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YOLOv4是一种高效的目标检测模型,它将整个检测过程分为三个主要阶段。首先是骨干网络,负责从输入图像中提取特征;然后是颈部网络,用于特征融合和增强;最后是头部网络,进行最终的目标检测和分类。
骨干网络CSPDarknet53是YOLOv4的特征提取器。它采用CSP结构来减少计算量和内存消耗。网络逐层降低特征图分辨率,从416×416的输入开始,经过卷积和CSP块处理,最终输出三种不同尺度的特征图:52×52用于检测大目标,26×26用于中等目标,13×13用于小目标。
颈部网络是YOLOv4的关键创新部分。首先,SPP模块通过不同尺寸的池化操作增加感受野,提取更丰富的上下文信息。然后,PAN网络结合了FPN的自上而下特征传递和自下而上的路径聚合,使得不同尺度的特征能够充分融合,增强了模型对不同大小目标的检测能力。
头部网络是YOLOv4的最终预测模块。它包含三个不同尺度的检测头,分别处理52×52、26×26和13×13的特征图。每个检测头负责预测不同大小的目标:大尺度特征图检测小目标,小尺度特征图检测大目标。每个网格单元预测三个边界框,输出包括边界框坐标、置信度分数和类别概率,最终合并生成完整的检测结果。
YOLOv4是一个完整的端到端目标检测模型,它巧妙地结合了CSPDarknet53骨干网络的强大特征提取能力、SPP和PAN颈部网络的多尺度特征融合技术,以及三尺度检测头的精确预测机制。这种设计使得YOLOv4在保持实时检测速度的同时,实现了高精度的目标检测性能,广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业检测等多个领域。