關於 yolov4缺點 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#11. 將YOLOv4轉TF模型，可以直接使用GPU加速，不用花時間在 ...

將YOLOv4轉TF模型，可以直接使用GPU加速，不用花時間在windows繁瑣的 ... 缺點則是. 1. 只能支援TF2.6以上，對於anaconda+VSCode+TF-GPU來說，就是要升級到Py39了.

#12. 目标检测之YOLO v4

YOLOV4 整体上的检测思路和YOLOV3相比相差并不大，都是使用三个特征层进行分类与回归预测。 YoloV4-Tiny是YoloV4 ... 作为损失函数会出现的问题(缺点).

#13. AOI判圖分類系統應用於晶圓底膠填充製程

因此本研究取用AOI視覺影像識別後的圖檔，利用缺點特徵的不同進行學習，將不良品缺點項目化 ... 本研究對於使用YOLOv4進行圖片分類，在最終結果可得知改善57.8-73.9％。

#14. 安裝並基礎教學yolov4 - 周先生- 地點不拘打工職缺 - 小雞上工

【幫忙事項】：幫忙建置環境【注意事項】： 在windows上建置yolov4環境用anaconda 非vs - 周 ... 【處理事項】：比較兩個軟體的優缺點、適用範圍（石化業、合成反應…

#15. 成為YOLO深度學習物件偵測魔法師- 影像辨識演算法學習

YOLO各版本優缺點解說，解析如何選擇最佳模型. 運用物件偵測模型，解決特定產業應用問題. 有系統地調整超參數，以提升辨識率. 剖析如何修改模型，達到商業化級效能.

#16. 基於機器學習優化遊行人數之小物件偵測與計算

們分別以兩個對小物件偵測效果較佳的YOLOv4 模型和Faster R-CNN 模型進行實驗， ... 型在不同的領域有什麼優缺點，選出適合本次專題目標的模型；中期開始訓練模型，在.

#17. 【線上直播】PyTorch 深度學習物件偵測模型實作(從YOLOv1 ...

集，如果將輸入影像的解析度限制在640x640，其實YOLOv4 的辨識率比 ... (1) 以上六個YOLO 模型各有什麼優缺點，以及如何針對自己的應用選擇一個.

#18. [深度學習] 如何在Google Colab上安裝與使用YOLOv4 - 大數軟體

透過版本控制系統，您將不再會為了管理程式這種小事抓狂了。 ... Spark 與巨量資料分析. Spark，巨量資料分析的最火紅新星，改善傳統MapReduce 執行緩慢的缺點，不但加速巨量 ...

#19. 使用YoloV4 在Jetson Nano 上實作人流計數功能 - - 點部落

YoloV4 、Ubuntu、Jetson Nano、Object Detection、Object ... 簡單的方法會有一些缺點例如id switch，攝影機的角度與環境必須單純一點比較不會發生。

#20. 一张图梳理YOLOv4论文- 腾讯云开发者社区

YOLO系列是基于深度学习的回归方法，本文详细介绍了从YOLOv1至最新YOLOv5五种方法的主要思路、改进策略以及优缺点。 Yolo发展史(v4/v5的创新点汇总！).

#21. YOLOv4中的數據增強 - 人人焦點

作者：Miracle R編譯：ronghuaiyang導讀對YOLOv4中的Mish激活函數進行解釋和優缺點對比。Bag of Specials包含了用於YOLOv4架構的主幹和檢測器的低計算成本模塊。

#22. 深入浅出Yolo 系列之Yolox 核心基础完整讲解-极市开发者社区

作者丨江大白编辑丨极市平台在Yolov4、Yolov5刚出来时， ... 作者有两个方面的发现，主要从轻量级网络，和数据增强的优缺点，两个角度来进行描述。

#23. YOLO系列閱讀筆記V1 V2 V3 V4 - 有解無憂

優缺點. YOLO V1的優點： 1.非常快，把目標檢測問題轉換成一個回歸問題， ... yolov4 和yolov5 都使用CSPDarknet 作為backbone，從輸入影像中提取豐富 ...

#24. YOLO V4 基於嵌入式設備的輕量化改進設計 - 資訊咖

在KITTI數據集上的實驗表明，提出的YOffleNet比YOLOv4-s壓縮了4.7倍，在嵌入式GPU ... 通道數、增加參數的數量，這也是YOffleNet模型為它改進了上述YOLOv4模型的缺點。

#25. 人工智慧影像辨識與解讀設計 - ispan.com.tw

Faster R-CNN 演算法架構及優缺點介紹 ... YOLOv3及YOLOv4演算法架構介紹. 7.YOLOv4控制檔說明 ... YOLOv4物件偵測實作檢驗及模型訓練精準度評估.

#26. 動態車牌辨識與EasyOCR - CH.Tseng

本文首先紹EasyOCR，並自行訓練以YOLOV4-Tiny為基礎的車牌辨識模型， ... 因此EasyOCR比起Tesseract的辨識效果更好，但缺點是所耗費的時間與資源也更 ...

#27. AI 一眼抓超速！中研院開發世界最快物件偵測技術： YOLOv4

RWD 和AWD 的差異與優缺點 ... RWD 和AWD 的差異與優缺點 ... Home科技新聞AI人工智慧AI 一眼抓超速！中研院開發世界最快物件偵測技術： YOLOv4.

#28. AI救你衣命 - 海洋委員會

達到實用的目的，我們須透過YOLOv4來偵測在進行海釣的人們亦或是搭船的乘客們是 ... son TX2的體積小，但是有足夠的運算能力去應付模型的需求，缺點是本身沒有達成功.

#29. YOLO系列梳理（三）YOLOv5 - 掘金

前言YOLOv5 是在YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了。 ... 各个方向的系统性综述、主要模型发展演变、各个模型的创新思路和优缺点、代码解析等。

#30. 北科資工二多媒體技術與應用第七周個人作業- 討論適合yolov4 ...

請提出一種情境設想適合使用YOLOv4並寫下原因。 ... 但還是有些許的缺點，例如我們再提取特徵項似的分類時，我們還是要對每一個分類進行計算，無法 ...

#31. 建立自己的YOLO辨識模型– 以柑橘辨識為例

缺點. 拍攝時需考慮角度對焦及距離，搜集data會發費較多時間。 若缺少某一類相片，必須重回現場拍攝取得。 解析度較低，物體太小時無法利用裁圖方式來 ...

#32. mosaic数据增强方法 - 51CTO博客

缺点. 如果我们的数据集本身就有很多的小目标，那么Mosaic数据增强会导致 ... 这期讲解数据增强的进阶版- yolov4中的Mosaic数据增强方法以及CutMix。

#33. 一眼揪出你有沒有超速！世界第一物件偵測技術： YOLOv4

只要讓我看一眼，我就知道這是什麼！(You Only Look Once， YOLO）」YOLO，是目前當紅的AI 物件偵測演算法。中研院資訊科學研究所所長廖弘源及博士後 ...

#34. Re: [爆卦] YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者 - PTT推薦

看板Gossiping標題Re: [爆卦] YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者作者 ... 在4月23日正式公佈YOLOv4版本。 ... 不過缺點是： : 各位同學，你們還在改良YOLOv3或是 ...

#35. [11C371]PyTorch深度學習YOLO物件偵測模型進階實作

你知道在MSCOCO這個資料集，如果將輸入影像的解析度限制在640x640，其實YOLOv4的 ... (1)以上六個YOLO模型各有什麼優缺點，以及如何針對自己的應用，例如自駕車或是 ...

#36. 深入淺出Yolo系列之Yolov5核心基礎知識完整講解 - tw511教學網

不過因為Yolov5的網路結構和Yolov3、Yolov4相比，不好視覺化，導致很多同學 ... 不過這樣的方式有中間黃色框區域優點也有中間黃色框區域缺點：

#37. YOLO算法(三)—— Yolov3 & Yolo系列网络优缺点 - 程序员大本营

yolov3 图片预测： yolov4 图片预测： yolov3与yolov4相比它表现的更加趋于完美，在yolo3中他没有检测到的东西，在yolo4中检测出来了（yolo3genyolo4的分类完全相同都 ...

#38. YOLO系列梳理（三）YOLOv5_部落格園精華區

前言 YOLOv5 是在YOLOv4 出來之後沒多久就橫空出世了。 ... 各個方向的系統性綜述、主要模型發展演變、各個模型的創新思路和優缺點、程式碼解析等。

#39. 使用MOSSE 進行遺失視覺物件再追蹤A034

方法的缺點在於，當目標物件在丟失位置的搜索窗外 ... 快速實現，因此使用YOLOv4 的物件偵測演算法， ... 過程中需要物件偵測的協助，其缺點在於，其目標物.

#40. AI Box小試身手- 加速邊際運算落地運用 - 奕瑞科技

python3 trt_yolo.py --image ${HOME}/Pictures/dog.jpg \ -m yolov4-416 ... 缺點：. 1. 若要做較精細的處理，需要了解GStreamer的運作以及撰寫其plugins ...

#41. 成果展示 - 2022全國大專校院智慧創新暨跨域整合創作競賽

二、研究方法：本作品提出基於YOLOv4、Open CV 及模糊控制的智慧型系統，從蝦苗 ... 反映個人的健康情形，但現今頭皮檢測儀器體積龐大且昂貴的缺點使得民眾使用意願不 ...

#42. 軌道扣件巡檢系統建置(2/2)- 扣件缺失辨識系統精進驗證

YOLOv4 進行深度學習模型訓練，再從測試資料驗證扣件缺失召回率。在實驗中，影像 ... 人力再加以檢查一遍，所以採用深度學習改進這個缺點。過程中瑞士.

#43. 想讀懂YOLOV4，你需要先了解下列技術(一) - 幫趣

YOLOV4 的發佈，可以想象到大家的激動，但是論文其實是一個結合了大量前人研究 ... 作者認爲mixup的缺點是：Mixup samples suffer from the fact that ...

#44. 健康心指南

Segmentation)，但是其缺點為耗時且耗資源，或為了讓檢測更精準，前置. 的資料標記作業更為繁瑣。 ... 端的行動GPU 與GPU 裝置，在YOLOv6 上架兩星期後，YOLOv4 團隊.

#45. 109 學年度博碩士論文得獎名單

目前已存在之多屬性決策方法的缺點。我們所提之多屬性決策方法提供 ... 論文題目：結合YOLOv4 煙霧偵測與AOD-Net 影像除霧之深度學習技術於車. 輛廢氣排放檢測系統實作.

#46. 國立臺灣師範大學電機工程學系碩士論文

此節將分析基於深度學習之物件偵測架構的相關文獻以. 及其優缺點。將於下文中，依序介紹與本研究使用方法相關之文獻整理。 2.4.1 Region-based CNN ( ...

#47. 會議時間- 110/ 11

演講題目：YOLOv4 奇妙的誕生過程. 中研院資訊所廖弘源所長兼特聘研究員 ... 亞洲教育普遍以考試驅動學生學習，其缺點是扭曲學生的學習和與教師的教學過程，降.

#48. Tensorflow Caffe Keras Cheap Orders, 53% OFF

深度學習框架的優缺點介紹- Tensorflow Caffe Keras ... YOLOv4最全复现代码合集（含PyTo Tensorflow Caffe Keras 深度學習框架比較（Caffe, Tensorflow Caffe Keras ...

#49. Yolo_v4 人群偵測( crowdhuman detection ) - GitHub

這是原來的Yolov4 使用的DarkNet53 架構: backbone 與FPN 之間的shortcut 連接處為( stride = 8、16、32)。 ... 這個方式的缺點就是少了從stride=8 往後送的特徵資訊。

#50. [爆卦] YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者

在MS COCO的物件辨識的效率上，YOLOv4竟然可以在FPS超過100的狀況下， ... 不過缺點是： 各位同學，你們還在改良YOLOv3或是用YOLOv3在寫論文的，抱著 ...

#51. 產品列表 - 台灣創新技術博覽會

產品特色:傳統停車場用升降柵欄設備皆採用電動馬達驅動升降，其缺點： 1. ... 專業技術，可藉由採集了瑕疵品與非瑕疵品的影像進行影像標註，利用YOLOv4深度學習架構的 ...

#52. 人工智慧於交通運輸潛在應用之回顧 - 中國土木水利工程學會

Mask R-CNN、YOLOv3 及YOLOv4 所產生之偵測結果 ... 比起YOLOv3，YOLOv4 偵測出更多類別，如交通號 ... 之舉發依據，缺點是攝影機角度必須能夠清楚擷取車牌.

#53. 微流道抗生素濃度梯度產生器整合於表面增強拉曼散射平行進行 ...

然而,目前的AST方法仍有耗時,耗力,低準確性等缺點.為了提高準確性,具有高專一性和免標定等優點的表面增強拉曼散射(surface-enhanced Raman spectroscopy,SERS)開始被 ...

#54. [爆卦] YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者 - PTT Web

[爆卦]YOLOv4論文公佈，中研院為第二與第三作者@gossiping， ... 不過缺點是： 各位同學，你們還在改良YOLOv3或是用YOLOv3在寫論文的，抱著頭燒吧。

#55. 整合二階段類神經網路建模之研究-以室內防疫空間為例

但YOLO 也不是完全沒有缺點，在多個辨識物件過於接近、甚至是重疊時，候選框會出現誤 ... YOLOv4 v4 於2020 年4 月發布[23]，v4 提出了一種高效而強大的目標檢測模型， ...

#56. 1.8M超輕量目標檢測模型NanoDet，比YOLO跑得快 - VITO雜誌

NanoDet 和yolov4-tiny 的性能對比。 ... Normalization）有很多好處，但是卻有一個缺點：BN 在推理時能夠將其歸一化的參數直接融合進卷積中，可以省 ...

#57. Yolo：基於深度學習的物件偵測(含YoloV3) - Mr. Opengate

2. YoloV2. YoloV2 針對YoloV1 的缺點做了一些改進：. 引入Faster RCNN 中的anchor box，不再直接mapping bounding box ...

#58. 深度剖析目標檢測演算法YOLOV4 - IT人

深度剖析目標檢測演算法YOLOV4 目錄 簡述yolo 的發展歷程介紹 yolov3 演算 ... 層有兩種實現方式，最大值池化和平均值池化，他們都有一個缺點，會造成 ...

#59. YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5簡介

缺點. 由於輸出層為全連線層，因此在檢測時，YOLO訓練模型只支援與訓練影象相同的輸入解析度。 雖然每個格子可以預測B個bounding box，但是最終只選擇 ...

#60. 如何無痛使用Google Colab以及Google Drive?

缺點. 1.需要穩定的網路。 2.只要被判定為閒置的話colab就會突然把你的Notebook停掉。 所以我建議在跑重要、耗時模型的時候盡量把螢幕停在該Colab Notebook的頁面上，.

#61. YOLOv4 物件偵測之標註、訓練、及推論 - YouTube

YOLOv4 物件偵測之標註、訓練、及推論時間：2022年2月9日上午10:30~12:00講師：李明達老師參考資料：https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11204.

#62. 深度剖析目標檢測演算法YOLOV4 - - CodingNote.cc

介紹 yolov4 演算法原理（相比於yolov3，有哪些改進點） ... 解答：池化層有兩種實現方式，最大值池化和平均值池化，他們都有一個缺點，會造成資訊的 ...

#63. 想超速?你是逃不出人工智慧的法眼的!(上) - 布萊恩的創業小窩

世界最快人工智慧技術YOLOv4,不允許你偷偷超速! ... YOLOv4 創生故事 ... 讀完本系列文章後，你將會了解： (目錄) RWD 和AWD 的差異與優缺點我該 ...

#64. 目標檢測面試指南之YOLOv4 - sa123

YOLOV4 完全可以當做是目標檢測面試寶典學習，跟之前程式設計面試的程式設計之美， ... 相比於影象金字塔，特徵金字塔的一大缺點是不同尺度特徵的不一致性，特別是對於 ...

#65. 經典影象處理演算法–YOLO，從yolov1到yolov4的版本迭代之路

... 以及該物件可能的2個位置（bounding box）和可信程度（置信度）。在採用NMS（Non-maximal suppression，非極大值抑制）演算法選出最有可能是目標的結果。 優缺點 ...

#66. YOLO算法(三)—— Yolov3 & Yolo系列網絡優缺點 - 菜鳥學院

yolov3改進了yolov1和v2的缺點，是速度和精度最均衡的目標檢測網絡，重點解決了小物體 ... YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5簡介; 10.

#67. yolo教學 - Dkrcty

[教學影片] YOLOv4 物件偵測影像分析演算法實作YOLO Darknet 的維護者俄羅斯人Alexey ... 高效率為特點。, 接下來介紹YOLO各版本的進展、優缺點以及更新內容—, YOLO v1.

#68. Yolov4&Yolov5核心基礎知識完整講解- 代碼青雲

因爲工作原因，項目中經常遇到目標檢測的任務，因此對目標檢測算法會經常使用和關注，比如Yolov3、Yolov4、Yolov5算法。 當然，實際項目中很多的第一步，也都是先進行 ...

#69. Yolo 介紹 - Animocore

在单个图像（批大小为1）上，YOLOV4推断在22毫秒内，YOLOV5s推断在20毫秒内。 ... 缺點. 由於輸出層為全連線層，因此在檢測時，yolo訓練模型只支援與 ...

#70. 多攝像頭實時目標跟蹤和計數，使用YOLOv4，Deep SORT和 ...

本文來自github，很實用的一個應用。 git倉庫地址：https://github.com/LeonLok/Multi-Camera-Live-Object-Tracking這個儲存庫包...

#71. Python機器學習超進化：AI影像辨識跨界應用實戰(電子書)

Yolo 的另一個缺點是對於小物體的偵測能力較弱,於是在 2018 年 4 月提出 Yolov3。 ... Yolov4 再提升了 Yolov3 偵測物體的準確率,最大特點是使 GPU 及 VPU 的執行效率 ...

#72. Yolo 介紹

在单个图像（批大小为1）上，YOLOV4推断在22毫秒内，YOLOV5s推断在20毫秒内。 ... 缺點. 由於輸出層為全連線層，因此在檢測時，yolo訓練模型只支援與 ...

#73. 影像辨識演算法– ai影像辨識 - Saloidant

我們辨識影像的邊界值檢測法仍然有許多缺點，還需要更精確的邊界值演算法來更有效 ... 中研院今天表示，台灣與俄羅斯共同研究開發的物件偵測演算法（YOLOv4），是目前 ...

#74. yolov5介紹的鄉民必推理由跟評價，在dcard、foodpanda

並不比YOLOv4強- VITO雜誌 ... YOLOv4 在DIOU Loss 的基礎上採用DIOU NMS 的方式，而YOLOv5 中仍然採用加權NMS ... 目錄YOLO V1簡介核心思想算法流程優缺點分析arxiv: ...

#75. leaky relu 優點 - Mtlcp

優點： 缺點： ReLU的變種在實際使用中，不免有很多細節不對之處。 ... 講解和Leaky_relu激活函數的圖形對比如下： Yolov4的Backbone中都使用了Mish激活函數，P-ReLU， ...

#76. ssd和yolov5优缺点对比- 程序员信息网

”ssd和yolov5优缺点对比“ 的搜索结果 ... RCNN，SSD， YOLO的优缺点比较及反思1. ... YOLO系列详解：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5.

#77. YOLOv4目標檢測-Backbone

YOLOv4 代碼詳解筆記Backbone Backbone Backbone 1 激活函數的定義Mish Mish 2 ... 的這篇博客：各類激活函數Activation Functions介紹與優缺點分析 ...

#78. 博客來出貨速度

实际上，YOLOv4-Tiny 在大前天（2020.06.25）的晚上就正式发布了，但鉴于 ... 再進入c2c跟商家進行買賣就可以隨時出金換成台幣，但缺點是需要提供證件 ...

#79. ”ssd和yolov5优缺点对比“ 的搜索结果 - 程序员秘密

”ssd和yolov5优缺点对比“ 的搜索结果 ... YOLO的缺点1.YOLO 虽然能够达到实时的效果，但是其mAP 与刚面提 ... YOLO系列详解：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5.

#80. [教學影片] YOLOv4 物件偵測影像分析演算法實作 - LEADERG

可以應用在工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析等。 YOLO Darknet 的維護者俄羅斯人Alexey Bochkovskiy 發現中研院資科所博後王建 ...

#81. 11個常見的太陽能板缺陷與避免方式 - WINAICO

熱斑會加速太陽能電池老化 · 太陽能電池的隱裂會降低能源產量 · 破碎的玻璃會導致太陽能電池更容易受到天氣的危害 · 面板邊緣的灰塵堆積會遮蔽太陽能電池 ...

#82. 一眼揪出你有沒有超速！世界第一物件偵測技術：YOLOv4

「只要讓我看一眼，我就知道這是什麼！」（You Only Look Once，YOLO）YOLO，是目前當紅的AI 物件偵測演算法。中研院資訊科學研究所所長廖弘源及 ...

#83. 基於立體視覺之移動式機械臂影像伺服設計Visual Servo ...

常見的全向式移動平台，大多以三軸到五軸的平台為主，在不同的考量下，這三. 類平台各有本身的優缺點，三軸在以60 度為倍數的移動角度上，可以達到較好 ...

#84. 「快、狠、準」的物件偵測技術：YOLOv4 - 神經妙算

科幻片中的景象，如今有了AI技術加持，中研院與俄羅斯學者博科夫斯基打造出了目前全球最『快速、精準』的物件偵測技術：YOLOv4.