Day7 Yolov4 介紹

2022 iThome 鐵人賽

DAY 7

AI & Data

數位中介法沒有屏蔽的 AI 大數據大補帖系列第 7 篇

14th鐵人賽

阿柴

團隊IMAC-柬埔寨發財致富股份有限公司

2022-09-07 14:40:13

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YOLO v4 在 YOLO v3 的基礎上改進，保證速度的同時且大幅提高模型的檢測精度，並降低硬體使用的要求，由附圖可以得知 YOLO v4 在 MS COCO 數據集上獲得了 43.5% 的 AP 值 (65.7% AP50) 且 YOLO v4 在與 EfficientDet 同等性能的情況下，速度是 EfficientDet 的二倍。

YOLO v4 模型主要由三個架構組成，分別為：

BackBone : CSPDarknet53
Neck: SPP+PAN
HEAD: YOLO HEAD

在架構上使用了 CSPDarknet53 ，能夠增加 CNN 的學習能力，即便將模型輕量化，也能保持準確性，並且使用 SPP [6] + PAN 的方式更好的進行特徵融合，這樣的方式下使得保證速度的同時又能夠大幅提高模型的檢測精度，並降低硬體使用的要求。