【源码】基于Darknet框架的YOLOv4目标检测系统

项目简介

本项目借助Darknet框架构建YOLOv4目标检测系统，可完成实时目标检测任务。YOLOv4作为先进的实时目标检测神经网络，能在MS COCO数据集上实现高精度检测。项目提供从模型训练到目标检测的完整流程，支持Windows和Linux双平台。

项目的主要特性和功能

1. 多版本支持：可选用YOLOv4、YOLOv3和YOLOv2模型开展目标检测。
2. 高性能检测：借助CUDA和cuDNN加速，在GPU上实现高效实时目标检测。
3. 多平台支持：支持Windows和Linux系统，方便不同平台用户进行模型训练与检测。
4. 自定义训练：用户能通过标注数据集训练自定义目标检测模型，且支持多GPU训练。
5. 数据增强技术：集成Mosaic、CutMix、MixUp等数据增强技术，提升模型泛化能力。
6. 丰富的评估指标：提供mAP、F1、IoU等评估指标，助力用户全面评估模型性能。

安装使用步骤

环境准备

1. 确保系统安装CUDA（>=10.0）、cuDNN（>=7.0）、OpenCV（>=2.4）和CMake（>=3.12）。
2. 若使用GPU加速，需保证GPU支持CUDA计算能力（>=3.0）。

项目编译

Linux/macOS

bash cd darknet ./build.sh

Windows

使用Visual Studio打开build\darknet\yolo_cpp_dll.sln，选择Release和x64后进行编译。

下载预训练模型

目标检测

检测单张图片

bash ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -thresh 0.25

检测视频文件

bash ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights test.mp4

自定义训练

1. 准备标注数据集，生成train.txt和obj.names文件。
2. 修改yolo-obj.cfg文件，设置classes和filters参数。
3. 开始训练： bash ./darknet detector train data/obj.data yolo-obj.cfg yolov4.conv.137

模型评估

使用map命令评估模型的mAP： bash ./darknet detector map data/obj.data yolo-obj.cfg backup/yolo-obj_8000.weights

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】