yolov4算法改进

YOLOv4算法在几个方面进行了改进。首先，网络结构上改进了基础骨干网络，从darknet53改为了CSPdarknet53，同时将激活函数都换成了mish来提升模型的特征提取能力。此外，为了减少内存空间的占用，将输入通道数的一半用于卷积计算，另一半则在一个小模块结束时进行cat拼接。

其次，在结构上进行了调整。原来v3spp结构中的conSet结构被舍弃，保留了SPP结构，并增加了PAN结构。PAN结构可以利用FPN结构来理解。在FPN结构中，高层特征向上采样并与底层特征融合，得到输出特征。而在PAN结构中，先利用底层特征进行下采样，并与高层特征进行融合，然后再将融合后的特征进行上采样，并与低层特征进行融合输出。

此外，还引入了一些tricks，如自适应图片缩放、遗传算法、SE module等，来提升YOLOv4的性能。同时，使用了CIOU作为目标框回归的损失函数。

综上所述，YOLOv4算法在网络结构、特征提取能力、结构调整和tricks应用等方面进行了改进，以提升目标检测的准确性和性能。

相关问题

yolov8算法改进

YOLOv8算法在几个方面进行了改进。首先，它引入了Decoupled-Head的思想，这意味着回归头的通道数变成了4乘以reg_max的形式。这种改变使得算法在处理目标检测任务时更加高效准确。其次，YOLOv8还采用了DFL的思想，这进一步提升了算法的性能。最后，YOLOv8通过并行更多的梯度流分支，引入ELAN模块来获得更丰富的梯度信息，从而提高了算法的精度和延迟。

YOLOV8算法改进

YOLOv8是当前先进的深度学习目标检测算法，并且已经集合了大量的trick。然而，针对不同的应用场景和检测难点，还存在改进和提高的空间。目前已经有很多关于YOLOv8的改进方法的研究论文涌现出来。这些改进方法不仅适用于YOLOv8，还适用于其他的YOLO网络，比如YOLOv7、v6、v4、v3，以及Faster rcnn，ssd等目标检测网络。因此，可以借鉴这些改进方法来提升算法的性能和效果。

如果您对YOLOv8的具体改进方法感兴趣，可以查阅相关的研究论文和资料。您可以通过以下链接获取YOLOv8的权重：[3]。

需要注意的是，改进算法可以以YOLOv7为基础进行研究，之前针对YOLOv5的改进方法同样适用于YOLOv7。此外，这些改进方法也可以适用于其他目标检测算法的改进。希望这些信息对您有所帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.70】不增加网络深度的轻量化注意力机制...](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/131137987)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [（17）目标检测算法之 YOLOv8 算法改进详细解析](https://blog.csdn.net/yohnyang/article/details/128772295)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]