yolov3与yolov4有什么区别

### 回答1：
YOLOv4相比YOLOv3有以下改进：

1.更快的速度：YOLOv4在相同的硬件条件下比YOLOv3快，可以达到65FPS（帧/秒）的速度。

2.更高的精度：YOLOv4在检测精度方面比YOLOv3更好，特别是在小物体检测方面。

3.更好的鲁棒性：YOLOv4在处理遮挡、光照变化和低分辨率图像等方面比YOLOv3更鲁棒。

4.更多的功能：YOLOv4增加了一些新的功能，如多尺度训练、数据增强和模型蒸馏等。

总之，YOLOv4是YOLO系列中最先进的目标检测算法，具有更快的速度、更高的精度和更好的鲁棒性。

### 回答2：
Yolo,即You Only Look Once，是目标检测中一种流行的算法。Yolov3和Yolov4都是基于Yolo算法的，但在性能和应用方面有很大不同。

首先，Yolov4的速度比Yolov3更快，这主要是由于优化了网络结构和卷积层。Yolov4使用了更高效的卷积操作，并使用了新的SPP结构。同时，Yolov4还增加了一些小的工程细节，如卡方网络、局部敏感变换（LST）等，这些细节可以增加模型的性能。

其次，Yolov4的准确率更高。Yolov4在YOLOv3的基础上增加了许多功能。例如，Anchor-free设计、多尺度训练、增强的数据增强、直接预测bounding box的中心点和宽度高度等。这些改进使得Yolov4的性能更高，特别是针对小目标的检测性能得到了很大提升。

除此之外，Yolov4还在算法层面上对一些细节做了改进。例如，在训练过程中使用CmBN替代BN层来增加模型的泛化性能。同时，Yolov4还引入了hard negative mining和mosaic data augmentation等策略，使得模型更加健壮。

综上所述，Yolov4相对于Yolov3在速度和准确率上都有了显著提升。在实际应用中，可以根据具体的需求选择使用哪种算法。

### 回答3：
Yolo是一种物体检测算法，而YOLOv3和YOLOv4是Yolo算法的两个版本。它们之间的差异主要在于以下三个方面：

1.模型性能：

YOLOv4比YOLOv3在检测性能方面更为优秀。YOLOv4在COCO数据集上的AP50（IOU=0.5）评估指标可以达到43.5％，而YOLOv3的AP50评估指标只能达到33.1％。YOLOv4的检测速度更快，在Titan RTX的条件下，YOLOv4的FPS可以达到65，而YOLOv3仅为40。

2.模型结构优化：

YOLOv4相较于YOLOv3，对模型结构做了优化。YOLOv4采取了新的CSPNet网络结构，该网络采用分支网络形式，可以显著提高模型的精度。同时，YOLOv4采用了一些类似于特征金字塔网络（FPN）的结构，使得模型可以更好地处理不同尺度的物体。

3.数据增强方式：

数据增强是训练神经网络的重要手段之一。YOLOv4引入了一些新的数据增强方式，如CutMix（一种图像融合的方式）和Mosaic（把多张不完整的图片拼接成一张完整的图片），这些增强方式可以帮助模型更好地学习目标物体的形态和特征，从而提高物体检测的精度。

综上所述，YOLOv4相较于YOLOv3在性能和模型结构等方面都有所改进，提高了物体检测的精度和速度，因此YOLOv4是更为先进的物体检测算法。