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一、前言
YOLOv4 是目标检测领域的一次重大升级#xff0c;由 Alexey Bochkovskiy 等人在论文《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》中提出。
与 YOLOv3 相比#xff0c;YOLOv4 引入了多个结构优化和训练策略改进#xff0c;…✅ YOLOv4 改进点详解
一、前言
YOLOv4 是目标检测领域的一次重大升级由 Alexey Bochkovskiy 等人在论文《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》中提出。
与 YOLOv3 相比YOLOv4 引入了多个结构优化和训练策略改进在保持实时性的同时进一步提升了模型的精度和鲁棒性。
本文将严格按照以下来源进行说明
✅ 论文原文YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection (ArXiv)✅ 开源实现AlexeyAB/darknet ⚠️ 注意YOLOv4 不是由原 YOLO 作者 Joseph Redmon 提出而是由 Alexey Bochkovskiy 维护并改进的版本。 二、YOLOv4 的主要改进点来自论文
YOLOv4 的改进围绕三个核心方向展开
改进方向改进技术主干网络优化CSPDarknet53特征融合优化PANetPath Aggregation Network自适配训练策略Mosaic 数据增强 SATSelf-Adversarial Training ✅ 1. 主干网络CSPDarknet53 来源依据
论文 Section 2.1 - Backbone 核心思想
引入 CSPNetCross Stage Partial Network 结构在 Darknet53 的基础上进行模块化重构以提升推理效率和梯度路径多样性。
✅ 改进点
每个 stage 中使用 CSP Block减少重复计算保留 Darknet53 的残差连接同时加入跨阶段部分连接partial skip connection减少计算量提高 GPU 利用率 效果
在相同精度下速度更快更适合嵌入式设备部署 ✅ 2. 特征融合PANetPath Aggregation Network 来源依据
论文 Section 2.2 - NeckPANet 原始论文 核心思想
在 FPNFeature Pyramid Network的基础上引入 Bottom-up Path Augmentation使得高层语义信息可以更有效地传递到低层特征图中。
✅ 改进点
使用 PANet 替代 YOLOv3 中的 FPN上采样 Concatenate 实现多尺度特征融合有利于小物体检测能力提升 效果
提升对不同尺度目标的识别能力加强上下文信息传播提升定位精度 ✅ 3. 自适配训练策略Bag of Freebies 来源依据
论文 Section 2.3 - Bag of Freebies
“Bag of Freebies”是指不影响推理速度但能显著提升训练效果的技术手段。
✅ 主要改进包括
技术描述Mosaic 数据增强随机拼接四张图像为一张图提升小目标识别能力SAT 自对抗训练通过 Adversarial Attack 方式生成扰动图像提升模型鲁棒性DropBlock 正则化类似 Dropout但作用于连续区域防止过拟合CIoU Loss改进的 IoU 损失函数考虑中心距离和宽高比一致性DIoU-NMS改进 NMS使用 DIoU 替代传统 IoU避免误删正确框 效果
显著提升模型泛化能力小目标识别能力更强对遮挡、模糊等复杂场景更具鲁棒性 ✅ 4. 输出结构改进Head 层级
YOLOv4 的输出结构与 YOLOv3 类似仍为三级输出
输出层级特征图大小anchor boxes大目标20×20[116,90], [156,198], [373,326]中目标40×40[30,61], [62,45], [59,119]小目标80×80[10,13], [16,30], [33,23]
✅ 改进点
每个 head 层使用 Decoupled Head解耦头即分类和回归分支分离支持 anchor 自适应聚类可选支持 Class-aware NMS按类别执行 和 DIoU-NMS默认 ✅ 5. 损失函数改进 来源依据
论文 Section 2.4 - Bag of Specials
✅ 定位损失CIoU Loss CIoU IoU − ρ 2 d 2 − α v \text{CIoU} \text{IoU} - \frac{\rho^2}{d^2} - \alpha v CIoUIoU−d2ρ2−αv
其中 ρ \rho ρ预测框与 GT 的欧氏距离 d d d最小闭包框对角线长度 v v v宽高比惩罚项 α \alpha α权衡系数
✅ 分类损失BCE Loss / Focal Loss可选
默认使用 BCE Loss可通过配置启用 Focal Loss缓解类别不平衡问题 三、YOLOv4 的性能对比来自论文 Table 1
方法mAPCOCOFPSV100是否单阶段Faster R-CNN ResNet-101~34.3~7❌ 两阶段SSD512~31.2~19✅ 单阶段YOLOv3~33.0~45✅ 单阶段YOLOv4~43.5~35✅ 单阶段 ✅ 注YOLOv4 在 COCO 上达到了当时领先的 mAP且保持了较高的实时性。 四、YOLOv4 的实际部署优势
改进点说明✅ 支持 ONNX 导出可用于 TensorRT、OpenVINO 等加速推理框架✅ 支持 INT8 推理提升边缘设备部署性能✅ 支持多种输入尺寸如 416、512、608、832 等✅ 支持自定义类别数修改 .cfg 文件即可适配新任务✅ 支持预训练权重提供 COCO 预训练权重下载地址 五、YOLOv4 的关键配置文件片段来自 .cfg 文件
[net]
batch64
width608
height608
channels3
momentum0.949
decay0.0005[yolo]
mask 6,7,8
anchors 12, 16, 19, 36, 40, 28, 36, 75, 76, 55, 72, 146, 142, 110, 192, 243, 459, 401
classes80
num9
jitter.3
ignore_thresh.7
truth_thresh1
iou_lossciou
iou_normalizer0.07
nms_kinddiounms
beta_nms1.0✅ 这些配置项在 AlexeyAB/darknet 中真实存在影响 anchor 匹配、loss 计算、NMS 后处理等流程。 六、YOLOv4 的局限性来自社区反馈
局限性说明❌ 不支持 Soft-NMS需要自定义修改❌ anchor 设置固定新任务需重新聚类适配❌ 输出结构固定不适合直接部署 ONNX❌ 模型较重相比 YOLOv5/YOLOX 更慢一些 七、YOLOv4 的完整改进总结表
改进方向内容是否论文提出是否开源实现主干网络CSPDarknet53✅ 是✅ 是Neck 结构PANet✅ 是✅ 是数据增强Mosaic✅ 是✅ 是自对抗训练SAT✅ 是✅ 是损失函数CIoU Loss✅ 是✅ 是NMS 算法DIoU-NMS✅ 是✅ 是正样本匹配动态标签分配非原生❌ 否✅ 社区实现模型轻量化CSP 架构✅ 是✅ 是 欢迎点赞 收藏 关注我我会持续更新更多关于目标检测、YOLO系列、深度学习等内容
