画出YOLO的网络结构

以下是YOLOv4的网络结构图：


YOLOv4的网络结构相比于YOLOv3更加复杂，主要包括以下几个部分：

1. CSPDarknet53：YOLOv4的特征提取网络，采用了CSP（Cross Stage Partial）结构。该部分主要负责提取图像的特征，得到图像的高层次抽象表示。

2. SPP（Spatial Pyramid Pooling）：该部分采用了SPP结构，在不同尺度下进行池化，以获取更全面的信息。

3. PAN（Path Aggregation Network）：该部分用于合并来自不同层次的特征图，以提高检测精度。

4. YOLOv4的检测头（Detection Head）：该部分由三个卷积层组成，用于检测目标。其中，最后一层卷积层输出的是检测结果，即目标的位置、类别和置信度。

5. Anchor Boxes：YOLOv4使用了不同大小和形状的锚框，以适应不同大小和形状的目标。

6. Non-max suppression：在得到所有目标的位置、类别和置信度后，需要进行非极大值抑制（Non-max Suppression）以去除重复的检测结果。该部分主要负责筛选出最终的检测结果。

YOLOv4的网络结构采用了许多最新的技术，如CSP结构、SPP结构和PAN模块等，提高了特征提取和检测的准确度和速度。同时，采用了锚框和非极大值抑制等技术，提高了检测精度。