使用TensorFlow，TensorFlow Lite和TensorRT模型（图像，视频，网络摄像头）进行YOLOv4对象检测

http://mpvideo.qpic.cn/0bf2oeaaqaaaqmagboioizpva4odbbyqacaa.f10002.mp4?dis_k=993936e47cdc2b6012ebffde6741fd78&dis_t=1594871267

该视频将逐步介绍设置代码，安装依赖项，将YOLO Darknet样式权重转换为已保存的TensorFlow模型以及运行模型的步骤。利用YOLOv4作为TensorFlow Lite模型的优势，它的小巧轻巧的尺寸使其非常适合移动和边缘设备（如树莓派）。想要利用GPU的全部功能？然后使用TensorFlow TensorRT运行YOLOv4，以将性能提高多达8倍。

在这里获取代码：

https://github.com/theAIGuysCode/tensorflow-yolov4-tflite

在此视频中，介绍了：

1.克隆或下载代码

2.安装CPU或GPU的必需依赖项

3.下载并将YOLOv4权重转换为已保存的TensorFlow

4.使用TensorFlow对图像，视频和网络摄像头执行YOLOv4对象检测

5.将TensorFlow模型转换为TensorFlow Lite .tflite模型

6.将TensorFlow模型转换为TensorFlow TensorRT模型

7.使用TensorFlow Lite运行YOLOv4对象检测

YOLOv4官方论文：

https://arxiv.org/abs/2004.10934