YOLO小目标检测：YOLOv3与YOLOv4实战应用，掌握不同版本的优势与应用场景

# 1. YOLO小目标检测简介

YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，以其速度快、精度高的特点而闻名。它通过一次卷积神经网络推理即可完成目标检测，避免了传统的基于区域的检测算法中繁琐的候选区域生成和特征提取过程。

YOLO算法的优势在于其处理图像的独特方式。它将输入图像划分为一个网格，并预测每个网格单元中是否存在目标。对于每个目标，它还会预测其边界框和类别概率。这种方法允许YOLO同时检测多个目标，并且对图像中的小目标具有较好的鲁棒性。

# 2.1 YOLOv3的模型结构和算法原理

### 2.1.1 Darknet53网络结构

YOLOv3采用Darknet53作为其骨干网络，该网络由53个卷积层组成，其中包含残差连接和卷积批处理归一化（BN）。Darknet53的结构如下：

[Conv2D(32, 3, 1, 1, bn=True, activation=leaky_relu)]
[Conv2D(64, 3, 2, 2, bn=True, activation=leaky_relu)]
[Residual(64, 1)]
[Residual(64, 2)]
[Conv2D(128, 3, 2, 2, bn=True, activation=leaky_relu)]
[Residual(128, 8)]
[Residual(128, 8)]
[Residual(128, 4)]
[Conv2D(256, 3, 2, 2, bn=True, activation=leaky_relu)]
[Residual(256, 8)]
[Residual(256, 8)]
[Residual(256, 4)]
[Residual(256, 4)]
[Conv2D(512, 3, 2, 2, bn=True, activation=leaky_relu)]
[Residual(512, 4)]
[Residual(512, 4)]
[Conv2D(1024, 3, 2, 2, bn=True, activation=leaky_relu)]
[Residual(1024, 4)]
[Residual(1024, 4)]
[Conv2D(1024, 1, 1, 1, bn=True, activation=leaky_relu)]
[Conv2D(1024, 3, 1, 1, bn=True, activation=leaky_relu)]
[Conv2D(1024, 1, 1, 1, bn=True, activation=leaky_relu)]

### 2.1.2 YOLOv3的检测流程

YOLOv3的检测流程包括以下步骤：

1. **输入图像预处理：**将输入图像调整为网络输入大小（例如，416x4