目标检测模型yolov4官方发布的在COCO数据集上训练好的权重文件，适合不会初学目标检测的小伙伴。相比yolov3，AP提升11%，值得一试。

这是头盔图片和xml文件的数据集，里面包含975张图片和数据集，可以用来训练深度学习模型，用pytorch-yolo4模型训练基本上可以达到百分之90以上的识别度，可以达到半商业化程度。

YOLOV4：您只看一次目标检测模型在Tensorflow2当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 88.9 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.4 70