yolov4目标检测

YOLOv4是一种目标检测算法，由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao等人开发。该算法基于YOLOv3算法，结合了许多最新的技术进展，如Mosaic数据增强、Bag of Freebies和NAS-FPN等，提高了检测精度和速度。与其他目标检测算法相比，YOLOv4在准确率、速度和模型大小等方面都有显著的提升。

YOLOv4的特点包括：
1. 更高的检测精度：使用多种新技术进展，如CSPDarknet53、SAM和PANet等，能够更准确地检测目标。
2. 更快的检测速度：优化了网络结构、加速了计算过程，使得检测速度更快。
3. 更小的模型大小：对网络进行了优化，使得模型大小更小。