yolov4-tiny网络结构讲解

Yolov4-tiny是Yolov4系列中的一个网络结构，它是Yolov4的一个轻量级版本，具有较高的检测速度和较低的计算复杂度。Yolov4-tiny采用了CSPDarknet53-tiny作为主干网络，其中CSP（Cross Stage Partial）连接是一种特殊的连接方式，将主干网络的输出分成两段，一段进行卷积处理，另一段保留原始特征，并将两者进行连接。这种结构可以减少计算量和参数数量，同时提高检测性能。

除了CSPDarknet53-tiny，Yolov4-tiny还引入了一些其他模块来增强网络的性能。其中，BiFPN（Bi-directional Feature Pyramid Network）模块类似于EfficientDet中的特征金字塔网络，用于融合不同尺度的特征信息。此外，Yolov4-tiny还在最后几层添加了SAM（Spatial Attention Module）和PAN（Path Aggregation Network）模块，以增强网络的感受野和特征表达能力。

总的来说，Yolov4-tiny是一个轻量级的目标检测网络结构，通过采用CSPDarknet53-tiny作为主干网络，并引入BiFPN、SAM和PAN等模块，实现了高效的目标检测性能。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [关于yolov4的结构对比学习（yolov4/yolov4-tiny/scale yolov4）](https://blog.csdn.net/weixin_38715903/article/details/110070836)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [网络解析----yolov4网络解析](https://blog.csdn.net/m0_37975258/article/details/130991029)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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