YOLO v4模型

为清晰呈现YOLO v4模型的优化策略，以下将从核心思想与优势、数据层面优化、网络与损失函数优化三方面展开总结。

YOLO v4模型优化策略总结

一、核心思想与优势

• 继承YOLO系列模型快速推理的核心优势，同时显著提升模型准确率，整体性能全面超越旧版本。
• 具备“亲民”特性：单个GPU即可完成模型训练，大幅降低技术使用门槛，便于更广泛的应用落地。
• 研究方向明确：当前虽未开展相关实践，但已确立“突破伏见对比精确度局限”的研究立场。

二、数据层面的优化

• 马赛克数据增强：延续CutMix思想，通过将多张图片拼接为单张复杂背景图片开展训练，增强模型鲁棒性，减少单一背景对目标识别的干扰。
• 多数据增强技巧融合：除马赛克增强外，还结合随机裁剪、遮挡（混入平均像素）、添加噪声等手段，模拟现实场景中的遮挡、低光照等干扰因素，提升模型对复杂环境的适应能力。
• DropBlock替代Dropout：针对YOLO系列模型泛化能力强、对Dropout（随机删除神经元）操作不敏感的问题，引入DropBlock技术——通过高概率移除一块空间区域，迫使模型分散学习特征，有效缓解过拟合现象。
• 标签平滑（Label Smoothing）：在分类任务中降低标签“确定性”（如将0/1标签调整为0.05/0.95），避免模型在优化过程中陷入局部最优解，助力模型持续追求更高精度。

三、网络与损失函数的优化

• GIOU（Generalized Intersection over Union）：改进传统IoU的缺陷，引入能包含所有预测框与真实框的最小闭合矩形，并以该矩形面积为分母计算指标，解决“预测框与真实框完全不重叠时IoU为0、无法比较效果”的问题；在当前技术体系下，新版本还间接修正了DR（相关缺陷，原文未明确展开）的不足。
• DIoU（Distance-IoU Loss）：进一步完善损失函数设计，不仅考虑边界框的交并比，还整合预测框与真实框中心点的距离因素。这一改进使模型不仅能精准“框住”目标物体，还能学习到物体的准确位置，让不同预测效果的衡量更公平、高效。