深度學習目標檢測之yolov4

一、簡介

YOLO (You Only Look Once)是一種流行的端到端實時目標檢測演算法。Yolov4是YOLO系列中的最新版，擁有更快的處理速度和更高的準確率。下面我們會對yolov4進行詳細的闡述。

二、yolov4的改進

Yolov4在YOLOv3的基礎上做了如下的改進：

1. CBN (Cross mini-Batch Normalization)：將BN (Batch Normalization)換成CBN，減少了精度損失。

2. CSP (Cross Stage Partial Network)結構：Yolov4使用了CSP結構代替了Darknet53中的殘差塊，提高了網路的準確率和速度。

3. SAM (Spatial Attention Module)：增加了SAM模塊，提高網路對目標的關注度。

4. PAN(Path Aggregation Network)結構：將多個尺度的特徵進行有效地融合，提高了網路的精度。

5. 大幅增加訓練集：添加了COCO、VOC等大型數據集，增加了網路的泛化能力。

三、代碼示例

下面是一個yolov4目標檢測的代碼示例：

import cv2
import numpy as np
net = cv2.dnn.readNet("yolov4.weights", "yolov4.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))
img = cv2.imread("test.jpg")
img = cv2.resize(img,None,fx=0.4,fy=0.4)
height, width, channels = img.shape
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)
            x = center_x - w / 2
            y = center_y - h / 2
            boxes.append([x, y, w, h])
            confidences.append(float(confidence))
            class_ids.append(class_id)
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
for i in range(len(boxes)):
    if i in indexes:
        x, y, w, h = boxes[i]
        label = str(classes[class_ids[i]])
        color = colors[class_ids[i]]
        cv2.rectangle(img, (round(x), round(y)), (round(x + w), round(y + h)), color, 2)
        cv2.putText(img, label, (round(x), round(y) - 5), font, 0.5, color, 1)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、優缺點

優點：

1. YOLOv4比目前大部分目標檢測演算法更快速。

2. 優秀的檢測性能，可以達到最優的目標檢測精確度。

3. 適合實時應用場景，比如車載、無人駕駛等。

缺點：

1. 相比其他深度學習目標檢測演算法，對小目標檢測不如強。

2. 需要更大的計算資源。

3. 與其他演算法相比，YOLOv4部署起來更為困難。

五、總結

Yolov4是一種非常優秀的深度學習目標檢測演算法，相較於以往的演算法更快、更準確。儘管它的部署需要更大的計算資源和更專業的技術，但是在實時應用場景下，它具有極大的優勢。當然，它也有著自己的不足之處，比如對小目標的檢測能力不強等。總的來說，yolov4是一種非常強大的目標檢測演算法，在實際應用中可以提升工作效率，改善智能化應用的體驗。