yolov3tiny和yolov3区别

YOLOv3和YOLOv3-tiny是两个不同的目标检测模型，它们的主要区别在于网络结构和性能表现。

YOLOv3是一种全卷积神经网络，具有75个卷积层，它可以在不牺牲精度的情况下提高检测速度。相较于YOLOv2，YOLOv3在准确率和速度方面都得到了显著提升，同时引入了多尺度检测和跨尺度特征融合等新技术。

YOLOv3-tiny则是一个轻量级版本的YOLOv3，它仅使用了13个卷积层，并采用了更小的输入分辨率，从而大大降低了模型的计算复杂度和内存消耗。相较于YOLOv3，YOLOv3-tiny牺牲了一些准确率，但在检测速度方面更加优秀。

因此，如果对准确率要求比较高，可以选择YOLOv3；如果对检测速度要求比较高或者硬件条件有限，可以选择YOLOv3-tiny。