一、简介
YOLO (You Only Look Once)是一种流行的端到端实时目标检测算法。Yolov4是YOLO系列中的最新版，拥有更快的处理速度和更高的准确率。下面我们会对yolov4进行详细的阐述。
二、yolov4的改进
Yolov4在YOLOv3的基础上做了如下的改进：
1. CBN (Cross mini-Batch Normalization)：将BN (Batch Normalization)换成CBN，减少了精度损失。
2. CSP (Cross Stage Partial Network)结构：Yolov4使用了CSP结构代替了Darknet53中的残差块，提高了网络的准确率和速度。
3. SAM (Spatial Attention Module)：增加了SAM模块，提高网络对目标的关注度。
4. PAN(Path Aggregation Network)结构：将多个尺度的特征进行有效地融合，提高了网络的精度。
5. 大幅增加训练集：添加了COCO、VOC等大型数据集，增加了网络的泛化能力。
三、代码示例
下面是一个yolov4目标检测的代码示例：
import cv2
import numpy as np
net = cv2.dnn.readNet("yolov4.weights", "yolov4.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))
img = cv2.imread("test.jpg")
img = cv2.resize(img,None,fx=0.4,fy=0.4)
height, width, channels = img.shape
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = center_x - w / 2
y = center_y - h / 2
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
for i in range(len(boxes)):
if i in indexes:
x, y, w, h = boxes[i]
label = str(classes[class_ids[i]])
color = colors[class_ids[i]]
cv2.rectangle(img, (round(x), round(y)), (round(x + w), round(y + h)), color, 2)
cv2.putText(img, label, (round(x), round(y) - 5), font, 0.5, color, 1)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
四、优缺点
优点：
1. YOLOv4比目前大部分目标检测算法更快速。
2. 优秀的检测性能，可以达到最优的目标检测精确度。
3. 适合实时应用场景，比如车载、无人驾驶等。
缺点：
1. 相比其他深度学习目标检测算法，对小目标检测不如强。
2. 需要更大的计算资源。
3. 与其他算法相比，YOLOv4部署起来更为困难。
五、总结
Yolov4是一种非常优秀的深度学习目标检测算法，相较于以往的算法更快、更准确。尽管它的部署需要更大的计算资源和更专业的技术，但是在实时应用场景下，它具有极大的优势。当然，它也有着自己的不足之处，比如对小目标的检测能力不强等。总的来说，yolov4是一种非常强大的目标检测算法，在实际应用中可以提升工作效率，改善智能化应用的体验。
