PP-YOLO超越YOLOv4-目标检测的进步( 三 )
文章插图
文章插图值得注意的是 ， 在YOLOv4中使用的许多技术（如架构搜索和数据扩充）并没有在ppyolo中使用 。 这意味着 ， 随着更多这些技术的结合和集成 ， 目标检测的最新技术仍有发展的空间 。
毋庸置疑 ， 这是实施计算机视觉技术的激动人心的时刻 。
我应该从YOLOv4或YOLOv5切换到PP-YOLO吗？PP-YOLO模型显示了最先进的目标检测的前景 ， 但与其他对象检测器相比 ， 改进是渐进的 ， 它是在一个新的框架中编写的 。 在这个阶段 ， 最好的做法是通过在自己的数据集上训练PP-YOLO来发展自己的经验结果 。
同时 ， 我建议你查看以下YOLO教程 ， 让你的对象探测器成为现实：
- 如何在Darknet中训练YOLOv4
- 如何在PyTorch中训练YOLOv5
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