Bez popisu

Toby Chui 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
cfg 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
data 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
examples 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
include 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
obj 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
python 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
scripts 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
src 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
test 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
LICENSE 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
LICENSE.fuck 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
LICENSE.gen 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
LICENSE.gpl 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
LICENSE.meta 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
LICENSE.mit 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
LICENSE.v1 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
Makefile 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
README.md 646284d371 first commit před 3 roky
build.bat 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
darknet.bat 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
darknet.exe 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
darknet.weights 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
darknet19.weights 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
libdarknet.a 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
libdarknet.so 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
predictions.jpg 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
resnet152.weights 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
yolo.bat 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky
yolov3.weights 098eb1e7b7 modified yolo output před 3 roky

README.md

Darknet Logo

Darknet

Darknet is an open source neural network framework written in C and CUDA. It is fast, easy to install, and supports CPU and GPU computation.

Discord invite link for for communication and questions: https://discord.gg/zSq8rtW

Scaled-YOLOv4:

YOLOv4:

For more information see the Darknet project website.

yolo_progress https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco


scaled_yolov4 AP50:95 - FPS (Tesla V100) Paper: https://arxiv.org/abs/2011.08036


YOLOv4Tiny


YOLOv4


OpenCV_TRT

Citation

@misc{bochkovskiy2020yolov4,
      title={YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection}, 
      author={Alexey Bochkovskiy and Chien-Yao Wang and Hong-Yuan Mark Liao},
      year={2020},
      eprint={2004.10934},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}
@InProceedings{Wang_2021_CVPR,
    author    = {Wang, Chien-Yao and Bochkovskiy, Alexey and Liao, Hong-Yuan Mark},
    title     = {{Scaled-YOLOv4}: Scaling Cross Stage Partial Network},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    month     = {June},
    year      = {2021},
    pages     = {13029-13038}
}