YOLOv4作为一款强大的目标检测工具，其性能令人期待！首先，你需要准备一个合适的运行环境。建议使用Ubuntu 18.04及以上版本，并安装CUDA 10.2和cuDNN 7.6.5以优化GPU计算能力。同时，确保Python 3.6+和PyTorch等依赖库已正确安装。💡
完成环境搭建后，克隆官方代码仓库并下载预训练权重文件，这将大大提升模型初始化速度。记得检查显存占用情况，避免因内存不足导致崩溃。🚀
启动测试时，加载数据集并运行脚本即可看到神奇效果！无论是行人识别还是车辆追踪，YOLOv4都能快速准确地完成任务。🎉试想一下，在监控视频中实时检测异常行为，或帮助自动驾驶系统判断路况，这一切都变得触手可及！
YOLOv4不仅功能强大，还具有极高的灵活性，非常适合开发者深入研究与应用实践。🌟