@Author：Runsen

YOLO

最近，了解計算機視覺的都知道YOLO 很火，從2016年的v1版本開始到現在的v5，YOLO 是一種實時目標檢測算法，算法模型不需要訓練，直接用就可以了。YOLO 是英文You Only Look Once的縮寫。
You Only Look Once說的是只需要一次CNN運算，Unified指的是這是一個統一的框架，提供end-to-end的預測。

基于Pytorch實現的YOLOV5的官方Github

darknet

目前關于目標檢測四大開源神器，分別是Detectron2、mmDetection、darknet和SimpleDet。‘

為什么我們需要用darknet，這是因為 YOLO作者自己寫的一個深度學習框架叫darknet。所以在行業上darknet的影響力比較大。

Darknet是一個用C和CUDA編寫的開源的神經網絡框架。安裝起來非常快速、簡單，并同時支持CPU和GPU。源碼托管在github，

總結

以上是生活随笔為你收集整理的无须搭建环境，只需十分钟使用Google Colab平台，基于YOLOv4和Darknet来实现的物体检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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