yolov4tiny改进

Yolov4 Tiny 是一个轻量级目标检测模型，它是基于 Yolov4 架构进行了改进。以下是一些可能的改进方向：

1. 模型压缩：通过减少模型的参数数量和计算量来降低模型的复杂度，可以使用剪枝、量化、蒸馏等技术来实现。

2. 网络结构优化：可以尝试改进 Yolov4 Tiny 的网络结构，例如增加或减少卷积层、调整卷积核大小或通道数等，以提高模型的性能和效率。

3. 数据增强：通过在训练过程中对输入数据进行增强，如随机裁剪、旋转、缩放等操作，可以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

4. 数据集扩充：使用更多、更丰富的训练数据来训练模型，可以收集更多类别的目标样本或者使用合成数据生成技术来扩充数据集。

5. 算法改进：可以尝试改进目标检测算法的某些关键组件，如改进锚框的生成策略、调整损失函数等，以提高模型的准确率和召回率。

这些都是改进 Yolov4 Tiny 的一些常见方向，具体的改进方法可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。