YOLOv3和v4的区别

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，v3和v4的主要区别在于它们的设计、性能以及特征提取能力：

1. **模型结构**：YOLOv3是一个单阶段检测器，它同时预测每个区域的边界框和类别概率。而YOLOv4在v3的基础上进行了优化，引入了更多的复杂网络结构，如SPP（空间金字塔池化）和 Mish 激活函数，提高了精度。

2. **分辨率处理**：YOLOv3允许在不同尺度下并行处理，通过Feature Pyramid Network (FPN) 支持多尺度物体检测。YOLOv4进一步提升了这个特性，并且采用 CSPDarknet（Convolutional Spatial Pyramid Networks Darknet）作为基础网络结构。

3. **锚点数量和维度**：YOLOv4增加了更多的锚点和尺寸，这有助于更准确地捕捉不同大小的目标，同时采用了更高效的K-means方法来优化锚点选择。

4. **数据增强**：YOLOv4通常会利用更强的数据增强策略，包括混合增广等，来提升模型对各种场景的鲁棒性。

5. **训练速度与精度**：虽然YOLOv4通常在精度上有显著提升，但其计算量也相应增加，对于一些资源有限的设备，可能会牺牲一定的训练速度以换取更好的结果。