【目标检测】YOLOv4网络结构可视化解析
1 概述
YOLOv4论文中给出了一些列的模型和trick组合以供挑选训练。在这里，我画出了一个常用的网络的结构图，其中：
- 特征提取网络
特征提取网络采用的是CSPDarkNet-53，我在之前的博客中有作了详细介绍并且给出了PyTorch的代码。
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Neck
Neck部分采用的结构是PANNet中的特征金字塔增强模块（Feature Pyramid Enhancement Module，FPEM），用于增强Backbone提取的特征。并在此基础上加入了SPP结构。 -
Head
Head部分沿用YOLOv3的Head。
2 网络结构可视化
连接线的箭头表示数据流向，数字表示特征尺寸；方框中数字表示滤波器的尺寸和数量。
骨架网络CSPDarkNet53部分的图像来自于：https://blog.****.net/Jaredzzz/article/details/108560087