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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。