學術(shù)查重怎么查？新手幫助CNKI學術(shù)查重檢測系統(tǒng)入口：國學術(shù)論文查重系統(tǒng)后該系統(tǒng)首先會對論文的格式進行自動識別，根據(jù)格式自動識別進行論文查重范圍的規(guī)定
發(fā)布時間：2023-09-10 01:01:01 作者：學術(shù)小編 來源：www.derer.cn
上圖展示了YOLOv4目標檢測算法的整體框圖。 對于一個目標檢測算法而言，我們通常可以將其劃分為4個通用的模塊，具體包括： 輸入端、基準網(wǎng)絡、Neck網(wǎng)絡與Head輸出端 ，對應于上圖中的4個紅色模塊。 輸入端 -輸入端表示輸入的圖片。 該網(wǎng)絡的輸入圖像大小為608*608，該階段通常包含一個圖像預處理階段，即將輸入圖像縮放到網(wǎng)絡的輸入大小，并進行歸一化等操作。
YOLO V4的論文鏈接 在這里 ,名為《 YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 ，相信大家也是經(jīng)常看到這幾個詞眼：大神接棒、YOLO V4來了、Tricks 萬花筒等等。 沒錯，通過閱讀YOLO V4的原文，我覺得它更像一篇 目標檢測模型Tricks文獻綜述 ,可見作者在目標檢測領(lǐng)域的知識（煉丹技術(shù)）積累之多。 從本質(zhì)上，YOLO V4就是 篩選 了 一些 從YOLO V3發(fā)布至今，被用在各式各樣檢測器上，能夠 提高檢測精度 的 tricks ，并以YOLO V3為 基礎 進行改進的目標檢測模型。
原作者YOLO V4的代碼是基于C++的，如下： 這個解析起來太麻煩了，我找了個看起來不麻煩的，基于 Keras+Tensorflow 的，如下： 本次YOLO V4論文和代碼解析也將基于這個版本的進行的啦！
