yolo v3，yolo v4以及yolo v4tiny等算法的比较

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，其中包括YOLO v3，YOLO v4和YOLO v4tiny。这些算法在目标检测领域有着显著的影响力。

YOLO v3是YOLO系列的第三个版本，它引入了一些改进来提高检测性能。相较于YOLO v2，YOLO v3采用了更大的网络架构，包含更多的卷积层和更多的特征图。此外，YOLO v3还引入了不同尺度的检测，通过检测不同尺度的特征图来提高检测效果。

YOLO v4是YOLO系列的最新版本，它在YOLO v3的基础上进一步改进和优化。YOLO v4采用了更大的网络架构，使用了更多的技术手段来提高检测性能，包括CIOU损失函数、DCNv2（Deformable Convolutional Networks）、Mish激活函数等。YOLO v4在目标检测的精度和速度上都有显著的提升。

YOLO v4tiny是YOLO v4的一个轻量级版本，用于在资源受限的情况下进行目标检测。YOLO v4tiny采用了较小的网络架构，以牺牲一部分检测性能来换取更高的推理速度和较低的模型大小。

综上所述，YOLO v3、YOLO v4和YOLO v4tiny都是用于目标检测的算法，其中YOLO v4具有最先进的性能，而YOLO v4tiny则更适合资源有限的场景。