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Yolov4的网络框架及改进对比

1 YOLOv4

1.1 概念

YOLOv4（You Only Look Once version 4）是2020年推出的先进目标检测系统，由Alexey Bochkovskiy团队开发，在YOLOv3的基础上进行了多项优化，兼顾速度与精度，适用于自动驾驶、安防监控、工业检测等实时场景。

1.2 核心特点

• CSPDarknet53主干网络降低计算量，Mish激活增强非线性。
• SPP+PANet实现多尺度特征融合，提升小目标检测能力。
• Mosaic+CIoU+DIoU-NMS优化训练过程，兼顾速度与精度。
• 模块化设计为后续研究（如YOLOv5/v7）奠定基础。

1.3 优缺点

• 优点

  • 实时性与高精度平衡：在Tesla V100上达到65 FPS的实时速度，同时COCO AP提升至43.5%（YOLOv3为33%），显著优于同期模型（如Faster R-CNN仅7 FPS）。

  • 高效的训练策略
    单卡训练友好：优化后的数据增强（Mosaic）和正则化（DropBlock）允许在1080Ti/2080Ti等消费级GPU上高效训练。
    收敛速度快：采用CIoU Loss和CmBN技术，训练周期比YOLOv3缩短约20%。

  • 创新的网络结构
    CSPDarknet53主干：通过CSP结构减少30%计算量，Mish激活函数提升特征表达能力。
    多尺度特征融合：SPP+PANet组合增强了对不同尺寸目标（尤其是小物体）的检测能力。

  • 鲁棒性强：Mosaic数据增强模拟复杂场景，DIoU-NMS解决密集目标误检问题，适合实际应用（如交通监控中的车辆重叠）。

  • 模块化设计：解耦的Backbone-Neck-Head结构便于定制化（如替换主干为ResNet或EfficientNet）。

• 缺点

  • 计算资源需求较高：相比轻量级模型（如YOLOv4-tiny），完整版YOLOv4需较高算力，边缘设备（如树莓派）需量化或剪枝才能部署。
  • 小目标检测仍有局限：尽管SPP+PANet改善了小目标检测，但在极端密集小目标场景（如无人机航拍的人群）仍可能漏检。
  • 训练调参复杂：需精细调节超参数（如Anchor尺寸、学习率），Mosaic增强可能引入噪声，对新手不友好。
  • 硬件兼容性问题：官方实现基于Darknet框架，工业部署时需转换为TensorRT或ONNX，可能遇到算子不支持问题。

2 Bag of Freebies (BoF)

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2.1 概念

Bag of freebies 指的是那些不增加模型复杂度，也不增加推理的计算量,通过改进模型和数据的预处理，来提高模型的准确度。只增加训练成本，但是能显著提高精度，并不影响推理速度。
包括：

• 数据增强:调整亮度、对比度、色调、随机缩放、剪切、翻转、旋转
• 网络正则化:Dropout、Dropblock等
• 类别不平衡，损失函数设计等

2.2 数据增强

• CutMix增强
  随机裁剪部分图像并替换为另一张图的片段。

• Mosaic 数据增强
  将 4 张训练图像 随机缩放、裁剪、拼接成一张大图进行训练。
  

• Random Erase:用随机值或训练集的平均像素值替换图像的区域

• Hide and Seek:根据概率设置随机隐藏一些补丁,通过模拟遮挡场景来提高模型的泛化能力。
  

• SAT（Self-Adversarial Training SAT）
  通过引入添加噪声点，使其更难检测，增强模型对噪声的适应能力。

2.3 网络正则化

• DropBlock
  DropBlock是谷歌在2018年提出的一种用于卷积神经网络（CNN）的正则化方法。这是一种用于解决过拟合问题的技术，在训练神经网络时非常有用，类似 Dropout，但丢弃的是连续区域（block）而非单个神经元。
  DropBlock不是随机屏蔽掉一部分特征（注意是对特征图进行屏蔽），而是随机屏蔽掉多个部分连续的区域。这种方法有助于减少神经网络中的冗余连接，从而提高模型的泛化能力。
  

2.4 Label Smoothing标签平滑

将分类标签从硬标签（如 [0, 1]）改为软标签（如 [0.05, 0.95]）

2.5 损失函数改进

• 原IoU:
  
  没有相交则IOU=0无法梯度计算，相同的IOU却反映不出实际情况
  

• GIoU
  在不重叠情况下能让预测框尽可能朝着真实框前进
  
  无法解决包含情况
  

• DIoU
  直接优化距离，速度更快
  
  可以解决GIOU问题
  

• CIoU
  损失函数必须考虑三个几何因素:重叠面积，中心点距离，长宽比,其中α可以当做权重参数
  

3 Bag of Specials (BoS)

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3.1概念

是指那些略微增加计算复杂度但能显著提升检测性能的技术模块，yolov4在网络细节部分加入了很多改进，引入了各种能让特征提取更好的方法如注意力机制，网络细节设计，特征金字塔等。

3.2 非极大值抑制的改进

NMS用于过滤掉冗余的检测框并保留最准确的框。在目标检测中，算法会输出多个检测框，但有些框可能是冗余的，这时候就需要进行后处理。如果一个物体在另一个物体重叠区域出现，即当两个目标框接近时，分数更低的框就会因为与之重叠面积过大而被删掉，从而导致对该物体的检测失败并降低了算法的平均检测。

DIOU-NMS和原始的NMS不同,DIoU-NMS不仅考虑了IoU的值,还考虑了两个Box中心点之间的距离,使用了新的公式决定一个Box是否被删除。核心思想：若两个框中心点距离较远，即使IoU较高，也不轻易抑制（更适合密集场景）。

将当前检测框得分乘以一个权重函数，该函数会衰减与最高得分检测框M有重叠的相邻检测框的分数，越是与M框高度重叠的检测框，其得分衰减越严重，为此选择高斯函数为权重函数，从而修改其删除检测框的规则（δ通常取0.3）。

3.3 网络框架改进

3.3.1 SPP Net网络

何凯明提出的一种网络结构，可以不用考虑图像大小，输出图像固定长度，并且在图像变形情况下表现稳定。这种方法在速度上比R-CNN快24-102倍，并且在不同的数据集上面得到验证。
SPP Net在最后一个卷积层后，接入了金字塔池化层，保证传到下一层全连接层的输入固定。普通的CNN结构中加入了ROI池化层（ROI Pooling），可以使得网络的输入图像可以是任意尺寸的，输出则不变，同样是一个固定维数的向量。

3.3.2 CSPNet

作者Chien-Yao Wang于2019年提出的一种新的网络结构，它可以增强CNN的学习能力，并且在轻量化的同时保持准确性。

• 每一个block按照特征图的channel维度拆分为2部分。
• 一份正常执行残差网络，另一份直接concat到block的输出。
  
• CSPNet主要是为了解决三个问题：增强CNN的学习能力；降低内存成本；以及减少计算瓶颈。
  它通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，从而减少了计算量的同时保证了准确率。在特征金字塔生成过程中采用跨通道池来压缩特征映射，可以减少内存使用。同时，CSPNet方法可以减少模型计算量和提高运行速度，还能和多种网络结构结合在一起。

3.3.3 注意力机制

• CBAM（Convolutional Block Attention Module）是一种针对深度神经网络的注意力机制模块，用于提高模型在分类、检测和分割等任务中的表现。它结合了通道注意力和空间注意力，几乎可以嵌入任何CNN网络中，在稍微增加一点计算量和参数量的情况下，可以大大增强模型性能。
  

• yolov4中用的是SAM，也就是空间的注意力机制,增强关键特征提取能力。
  

3.3.4 PAN

FPN通过横向连接和自上而下（top-down）的模型来进一步增强特征信息，提高目标检测的性能。 PAN改进 FPN，增加自底向上的路径聚合，优化小目标检测性能。

3.3.5 Mish激活函数

替代传统的 ReLU，Mish 激活函数在深层网络中表现更好，能缓解梯度消失问题，提升模型精度

没有一棒子打死，对极负舍弃，计算量增加但效率提高

3.3.6 网格改进

原网格无法取中心点位于边缘的部分

取不到0，1

为了缓解这种情况可以在激活函数前加上一个系数(大于1的)，使其可以位于边缘

4 整体网络框架

YOLOv4 采用模块化设计，分为 Backbone（主干网络）、Neck（特征融合层） 和 Head（检测头） 三部分。

• Backbone（主干网络）：CSPDarknet53
  • CSP结构：将输入特征图拆分为两部分，一部分直接传递，另一部分经过密集卷积块（Dense Block）处理，最后合并。
  • Mish激活函数
  • DropBlock：类似Dropout，但丢弃连续区域的特征块（而非随机像素），更适合卷积网络。
• Neck（特征融合层）：SPP多尺度池化 + PANetTop-down路径、Bottom-up路径
• Head（检测头）：沿用YOLOv3的锚框（Anchor）和多尺度预测，使用CIoU Loss和DIoU-NMS