yolo v4网络结构

YOLOv4是一种目标检测算法，其网络结构可分为四个部分：输入端、主干网络、颈部网络和头部网络。其中，主干网络是用于提取特征的网络，颈部网络是加强特征提取的网络，头部网络用于预测目标的位置和类别。YOLOv4的网络结构改进主要包括以下五个基本组件：

1. CBM：由Conv+Bn+Mish激活函数三者组成的最小组件。
2. CBL：由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
3. Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。
4. CSPX：借鉴CSPNet网络结构，由三个卷积层和X个Res unit模块Concate组成。
5. SPP：采用1×1，5×5，9×9，13×13的最大池化的方式，进行多尺度融合。

下面是YOLOv4的网络结构示意图：