YOLO-V4是一种流行的目标检测算法，本文介绍了如何使用PyTorch从零开始复现YOLO-V4，并应用于行人和车辆检测。
首先，我们需要了解YOLO-V4的基本原理。YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题。YOLO-V4是YOLO系列的最新版本，具有更高的检测精度和更快的速度。
接下来，我们将学习如何使用PyTorch构建YOLO-V4模型。首先，我们需要定义模型的网络结构，包括卷积层、池化层、残差块等。然后，我们需要实现模型的前向传播函数，该函数将输入图像通过网络传递，并输出目标的边界框和类别。
在训练模型之前，我们需要准备训练数据。对于行人和车辆检测，我们可以使用开源的数据集，如COCO、KITTI等。我们需要将数据集转换为模型可以接受的格式，并进行数据增强操作，如随机裁剪、缩放、翻转等。
然后，我们可以开始训练模型。我们需要定义损失函数，如交叉熵损失和均方误差损失，并选择优化器，如SGD或Adam。我们可以逐步调整模型的参数，直到达到较好的检测结果。
完成模型训练后，我们可以使用它来进行目标检测。我们需要将待检测的图像输入到模型中，然后解码模型的输出，得到物体的边界框和类别。最后，我们可以将检测结果可视化，并进行后处理操作，如非极大值抑制（NMS），以提高检测的准确性。
总结来说，本教程详细介绍了如何使用PyTorch从零开始复现YOLO-V4，并将其应用于行人和车辆检测。通过学习本教程，读者可以了解目标检测算法的基本原理，以及如何在实际应用中构建和使用模型。
课程截图：
课程目录：
1-1课程介绍
1-2代码与项目介绍
2-1图像卷积
2-2卷积和步长的巧妙配合
2-3人工卷积核产生的效果
2-4Yolov4里的卷积例子
2-5最大池化操作
2-6全连接层讲解
2-7卷积神经网络VGG16_01
2-8卷积神经网络VGG16_02
2-13YOLOV4里的one-hot编码
2-14softmax原理和计算
2-15sigmod和代替softmax
2-16BN操作01
2-17BN操作02
2-18激活函数原理和作用
2-91X1卷积核的用处01
2-101X1卷积核的用处02
2-111X1卷积核的用处03
2-121X1卷积核的用处04（yolo中的1X1预测思想）
3-1YOLOV3网络结构回顾01
3-2YOLOV3网络结构回顾02
3-3YOLOV3网络结构回顾03
3-4强大的模型可视化工具netron
3-5YOLOV4网络结构backbone
3-6YOLOV4网络结构Neck
3-7YOLO网格思想
3-8先验框anchors原理
3-9头部DECODE
3-10YOLO头部总结
3-11从零写代码backbone构建01
3-12从零写代码backbone构建02
3-13从零写代码Neck构建01
3-14从零写代码Neck构建02
3-15从零写代码头部Decode01
3-16从零写代码头部Decode02
3-17代码解读模型推断部分
3-18代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络01
3-19代码解读使用yolo.cfg解析方式构造网络02
4-1模型训练超参部分讲解
4-2训练整体流程
4-3模型训练build_target原理解析01
4-4模型训练build_target原理解析02
4-5模型训练build_target原理解析03
4-6损失函数原理解析01
4-7损失函数原理解析02
4-8从零写代码build_target训练核心函数01
4-9从零写代码build_target训练核心函数02
4-10从零写代码build_target训练核心函数03
4-11从零写代码训练部分基础函数
4-12从零写代码CIOU计算
4-13从零写代码损失函数计算
4-14代码解读基于PyTorch的模型训练01
4-15代码解读基于PyTorch的模型训练02
4-16代码解读基于PyTorch的模型训练03
5-1项目实战总体介绍
5-2权重裁剪技巧（模型训练必备知识）
5-3代码实战pytorch权重裁剪01
5-4代码实战pytorch权重裁剪02
5-5代码实战训练数据集制作
5-6tensorboardX训练可视化工具使用
5-7map和准确召回率计算工具使用
5-8项目效果展示
5-9YOLOV4调参总结