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适用于Windows和Linux的Yolo v4,v3和v2 (用于物体检测的神经网络) Paper Yolo v4: : 更多详细信息: 手册: : 讨论: 关于Darknet框架: : 如何在Linux上编译 如何在Windows上编译 AP50:95 / AP50-FPS(Tesla V100)论文: : tkDNN-TensorRT将批处理= 1的YOLOv4加速约2倍,将批处理= 4的YOLOv4加速3倍-4倍。 tkDNN: : OpenCV: : GeForce RTX 2080 Ti: 网络规模 暗网,第一人称射击(平均) tkDNN TensorRT FP32,FPS tkDNN TensorRT FP16,FPS OpenCV FP16,FPS tkDNN TensorRT FP16批次= 4,FPS OpenCV FP
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TrabalhoFinalRedesNeurais：Projeto final do resoso reredes neuris e aprendizagemquénecée执行器模型执行YOLOv4和nvidia jetson nano e no colab。 比较结果
(预估有个2000文件)
libpthreadGC2.a
91KB
blas.c
32KB
convolutional_layer.c
64KB
go.c
26KB
softmax_layer.c
24KB
region_layer.c
22KB
detector.c
75KB
lstm_layer.c
25KB
classifier.c
45KB
gemm.c
103KB
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