yolov4网络结构介绍

YOLOv4网络的结构可以分为四个部分：输入端、主干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)和头部网络(Head)。主干网络使用了CSPDarknet53网络结构，它采用了CSPNet（Cross Stage Paritial Network）模块，通过将基础层的特征映射划分为两部分，并通过跨阶段层次结构将它们合并，既减少了计算量，又保证了准确率。颈部网络使用了PAN（Path Aggregation Network）结构，它在FPN（Feature Pyramid Network）的基础上添加了一个自底向上的特征金字塔，其中包含两个PAN结构。头部网络用于预测目标的位置和类别。总体来说，YOLOv4网络结构结合了CSPNet、FPN和PAN等技术，以提高目标检测的准确性和效率。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [【YOLO系列】--YOLOv4超详细解读/总结（网络结构）](https://blog.csdn.net/m0_57787115/article/details/130588237)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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