轻量级目标检测YOLOv4: 手把手教你从零开始实现_yolov4目标分类实战

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.背景介绍

YOLO(You Look Only Once)是一个目标检测模型，其名字含义就是只看一遍。它由两部分组成，第一部分是卷积神经网络（CNN），第二部分是预测模块（Detection Module）。其主要优点如下：

1. 实时性：YOLO可以实时的对视频图像进行目标检测。相对于其他复杂的模型，YOLO可以在每秒处理几百帧图片，而且它的速度非常快。

2. 速度快：YOLO的速度快之处在于，它并没有使用复杂的特征提取方法或多种锚框。它的主干网络结构是基于ResNet-50，精简而不失精确性。并且使用两次降采样来获取特征图。

3. 准确率高：YOLO的准确率相当高，仅有轻微的欠拟合问题。在COCO数据集上，YOLOv4达到了37.9%的mAP。

4. 可扩展性：YOLOv4还可以方便的被迁移到其他任务上，比如行人检测、车辆检测等。

本篇文章将带领读者从头实现一个轻量级目标检测YOLOv4，包括了YOLOv4的各个组件原理、功能实现、性能评估、测试结果和未来方向等内容。

2.核心概念与联系

2.1 YOLOv4相关术语

YOLOv4的创新点很多，这里简单介绍一下YOLOv4相关术语。

1. Anchor Boxes：YOLOv4使用了一种名叫Anchor Box的特殊检测框，与真实框不重叠，可用于帮助网络学习更好的分类。不同尺寸和宽高比的Anchor Box会对应着不同的分辨率和感受野，从