PyTorch版YOLOv4更新了，不仅适用于自定义数据集，还集成了注意力和MobileNet 2020年10月05日 12:42 机器之心 ...

YOLOv4（采用Darknet架构）的权重文件是244兆。 YOLOv5比YOLOv4小了近90%！ 这意味着YOLOv5可以更容易地部署q到嵌入式设备上，所以Ultralytics也在招iOS开发。

YOLOv4还没有退热，YOLOv5已经发布！ 6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！ 在 ...

以下内容是CSDN社区关于PyTorch_YOLOv4:YOLOv4的PyTorch实现-源码下载相关内容，如果想了解更多关于下载资源悬赏专区社区其他内容，请访问CSDN社区。

提出的模型包括一个基于yolov4的框架和反透视映射，用于在具有挑战性的条件下 (包括人群遮挡、部分能见度和照明变化)进行准确的人检测和社交距离监测。 我们还提供了一个在线风险评估方案，通过统计分析来自移动轨迹和违反社交距离率的时空数据。

本期极术公开课，安谋科技的两位技术专家将分别围绕Yolov4轻量级模型、MicroLlama模型进行深入分享，并详细介绍这两款模型如何在“周易”NPU平台上进行部署以及在SiRider S1芯擎开发板上运行。

Three widely used frameworks are leading the way in deep learning research and production today. One is celebrated for ease of use, one for features and maturity, and one for immense scalability ...