YOLOv4相比YOLOv3的改进之处
时间: 2023-06-18 12:06:36 浏览: 47
相比YOLOv3,YOLOv4的改进主要有以下几点:
1. 特征提取网络改进
在YOLOv4中,采用了更加先进的CSP (cross stage partial)架构,将主干网络Darknet53改为了CSPDarknet53,可以提高特征提取的效率和准确率。
2. 数据增强策略改进
YOLOv4采用了更加全面和高效的数据增强策略,包括随机缩放、随机平移、随机翻转、颜色抖动等,可以提高模型的鲁棒性和泛化能力。
3. 更加精细的预测头设计
YOLOv4中采用了更加精细的预测头设计,包括SPP (Spatial Pyramid Pooling)、SAM (Spatial Attention Module)、PAN (Path Aggregation Network)等,可以提高模型对小目标的检测能力和对目标边缘的精度。
4. 更加高效的训练策略
YOLOv4采用了更加高效的训练策略,包括Mosaic数据增强、CmBN (Cross mini-Batch Normalization)等,可以提高模型的训练速度和稳定性。
综上所述,YOLOv4相比YOLOv3在特征提取网络、数据增强策略、预测头设计和训练策略等方面都有重大改进,可以提高模型的检测性能和训练效率。
相关问题
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。
yolov4比yolov3改进的地方
YOLOv4是YOLO(You Only Look Once)目标检测算法的改进版本。相比于YOLOv3,YOLOv4在以下几个方面进行了改进。
首先,YOLOv4采用了新的骨干网络Darknet-53,与YOLOv3中的Darknet-53相比,YOLOv4的网络结构更深,使用了更多的卷积层和残差模块,可以提升特征提取的能力,进一步增强检测的准确性。
其次,YOLOv4引入了更多的技术优化。例如,采用了CIOU(Complete Intersection over Union)作为目标框的损失函数,相比YOLOv3中的IOU(Intersection over Union),准确度更高;采用了GIoU(Generalized Intersection over Union)和DIoU(Distance Intersection over Union)作为边框回归损失函数,能够更好地处理目标框的位置和尺度变化。
此外,YOLOv4还添加了一些新的骨干网络,如CSPDarknet-53、PANet等,通过引入通道和特征融合模块,进一步提升了特征提取和语义信息的表达能力。
此外,在训练和优化方面,YOLOv4采用了多尺度训练和测试,通过对输入图像进行不同尺度的缩放和裁剪,使模型具有更好的尺度不变性和鲁棒性。
总的来说,YOLOv4相比YOLOv3在网络结构、损失函数、特征提取、训练和测试等方面进行了全面升级和改进,以达到更高的检测精度和速度。
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