yolov4比yolov3改进的地方

YOLOv4是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的改进版本。相比于YOLOv3，YOLOv4在以下几个方面进行了改进。

首先，YOLOv4采用了新的骨干网络Darknet-53，与YOLOv3中的Darknet-53相比，YOLOv4的网络结构更深，使用了更多的卷积层和残差模块，可以提升特征提取的能力，进一步增强检测的准确性。

其次，YOLOv4引入了更多的技术优化。例如，采用了CIOU（Complete Intersection over Union）作为目标框的损失函数，相比YOLOv3中的IOU（Intersection over Union），准确度更高；采用了GIoU（Generalized Intersection over Union）和DIoU（Distance Intersection over Union）作为边框回归损失函数，能够更好地处理目标框的位置和尺度变化。

此外，YOLOv4还添加了一些新的骨干网络，如CSPDarknet-53、PANet等，通过引入通道和特征融合模块，进一步提升了特征提取和语义信息的表达能力。

此外，在训练和优化方面，YOLOv4采用了多尺度训练和测试，通过对输入图像进行不同尺度的缩放和裁剪，使模型具有更好的尺度不变性和鲁棒性。

总的来说，YOLOv4相比YOLOv3在网络结构、损失函数、特征提取、训练和测试等方面进行了全面升级和改进，以达到更高的检测精度和速度。