yolov4和d-yolov4中map比较

Yolov4和D-Yolov4都是基于目标检测算法Yolo系列的模型。其中，D-Yolov4是Yolov4的改进版本，引入了一些新的特性和技术来提高检测精度和速度。

在比较两者的mAP（mean Average Precision，平均精度）时，需要注意以下几点：

1. 不同的数据集会对mAP产生影响。一般来说，使用COCO数据集进行评估，mAP@0.5 IoU是衡量目标检测性能的一个重要指标。

2. Yolov4和D-Yolov4的mAP可能会因为训练集、超参数等因素而有所不同。

3. 在相同的条件下，D-Yolov4相对于Yolov4可以获得更高的mAP。例如，在COCO数据集上，Yolov4的mAP@0.5 IoU为43.5，而D-Yolov4的mAP@0.5 IoU为45.6。这主要得益于D-Yolov4引入了Deformable Convolution和SPP-Attention等新特性，增强了模型的感知能力和特征表示能力。

总之，D-Yolov4相对于Yolov4在mAP方面有一定的提升，但具体的提升效果还需要结合具体的应用场景和数据集来评估。