yolov4相比于yolov3的优势

相比于Yolov3，Yolov4在以下几个方面有优势：

1. 更高的检测精度：Yolov4采用了更深的网络结构，引入了SPP结构和PANet结构，同时对FPN和BiFPN进行了改进，使得模型的检测精度得到了提升。

2. 更快的检测速度：Yolov4采用了更多的trick，如CSP结构、cross-stage partial connections、DropBlock和SAM等，使得模型在保证精度的前提下，具有更快的检测速度。在测试时，Yolov4的速度比Yolov3快了约10%。

3. 更好的通用性：Yolov4支持更多的数据增强方式，如Mosaic、MixUp和CutMix等，可以更好地适应不同的数据集和场景。

4. 更强的鲁棒性：Yolov4引入了多尺度训练和多尺度测试的策略，并采用了自适应权重衰减和Mish激活函数等技术，使得模型在遇到复杂场景和噪声数据时具有更好的鲁棒性。

综上所述，Yolov4在精度、速度、通用性和鲁棒性等方面都有优势，是目前最先进的目标检测算法之一。