YOLOV4与YOLOV3的区别_A big bliss的博客-CSDN博客_yolov3和yolov4的区别
首先，先大概的说下二者之间的差别：
1.特征提取网络的不同
2.激活函数的不同
3.loss的不同
4.数据处理的不同
5.学习率的不同
参考：
睿智的目标检测32--TF2搭建YoloV4目标检测平台（tensorflow2）_Bubbliiiing的学习小课堂-CSDN博客
睿智的目标检测26--Pytorch搭建yolo3目标检测平台_Bubbliiiing的学习小课堂-CSDN博客
一、特征提取网络的不同
先贴上二者的特征提取网络的图
Yolo v3
Yolo v4
主要有三个不同的地方：
1.backbone由Darknet53变成CSP Darknet53。
这是CSP网络结构，可以看到，base layer后面会分出来两个分支，一个分支是一个大残差边，另外一个分支会接resnet残差结构，最后会将二者经过融合。而yolov3中只有csp中简单的残差，并没有最后的融合操作。
值得说下的是，yolov3和4经过backbone之后得到的都是三个分支：（52,52,256），（26,26,512），（13,13,1024）。当然了，前提是喂进网络的图片大小都是（416,416,3）的。
2.v4中在backbone后面进行了一个spp操作。（目的：增加感受野？）
# 使用了SPP结构，即不同尺度的最大池化后堆叠。
maxpool1 = MaxPooling2D(pool_size=(13, 13), strides=(1, 1), padding='same')(P5)
maxpool2 = MaxPooling2D(pool_size=(9, 9), strides=(1, 1), padding='same')(P5)
maxpool3 = MaxPooling2D(pool_size=(5, 5), strides=(1, 1), padding='same')(P5)
P5 = Concatenate()([maxpool1, maxpool2, maxpool3, P5])
我感觉这个操作是一个伪spp吧（我印象中spp net中的spp不是这样的操作吧）。这里只是利用不同的池化核进行池化，其中还有一个点是需要注意的，就是tf中padding选择的是same，同时步长为1，那么默认输出的feature map的长宽与输入的一致，所以这里输入的是backbone中最后一层（13,13,1024）先经过三次卷积得到（13,13,512），那么经过三次不同池化核池化得到的还是（13,13,512），最后将本身在内的四个经过最后一维concat，那么P5的维度就是（13,13,2048）。
3.v4中经过了spp之后会经过一个PANet网络结构
在yolov3中，由darknet53得到的（13,13,1024）的feature map经过两次上采样，途中与（26,26,512）和（52,52,256）进行concat。
在yolov4中，不仅有特征金字塔结构，还有下采样的操作。由spp之后先经过三次conv，然后喂进PANet，先经过两次上采样，然后再经过两次下采样，途中进行特征融合，得到预测的三个head。
13*13 融合52X52两次下采样26X26一次下采样
26x26融合52X52下采样，13x13上采样
52X52融合13X13两次上采样26X26一次上采样
二、激活函数的不同
yolov3使用的leaky relu激活函数
yolov4使用的mish激活函数
计算公式：Mish = x*tanh(ln(1+e^x))
优点：
1.从图中可以看出他在负值的时候并不是完全截断，而是允许比较小的负梯度流入，从而保证信息流动。
2.并且激活函数无边界这个特点，让他避免了饱和这一问题，比如sigmoid，tanh激活函数通常存在梯度饱和问题，在两边极限情况下，梯度趋近于1，而Mish激活函数则巧妙的避开了这一点。
3.另外Mish函数也保证了每一点的平滑，从而使得梯度下降效果比Relu要好。
Mish激活函数_码农ZZK的博客-CSDN博客_mish激活函数
三、loss的不同
先来看下yolov3中对于正样本的预测框的位置loss
分别找到模型输出的预测框的tx，ty，tw，th，然后与基于真实框得到的label的tx，ty，tw，th进行交叉熵损失函数的构建，最后进行相加。
但是，在v4中是使用（1-CIOU）直接作为正样本的位置损失函数
再来看看CIOU是什么东西？
相比于IOU的优点：
1.IOU没有考虑到两个框之间的位置信息，如果两个框没有重叠，它的IOU=0，没法进行反向传播。
2.还有一点，就是为什么之前的所有目标检测的网络中没有用iou直接作为损失函数，这个在我的上一篇blog中也提到了。就是因为对于大小不同的框，iou值相同，但是其重叠程度却不同（说白了，就是对尺度不敏感）。在ciou中，由于有v这个概念，所以就使这种情况不可能再出现（个人理解，不对还请指正）。
四、数据处理的不同
yolov4中数据增强采用了mosaic数据增强（我一般喜欢叫它为马赛克数据增强）。
他的步骤也是比较简单的：
1.选取四张图片。然后将四张图片分别放置一张画布的四个角。
2.然后进行超参数的拼接。
3.每张图的gt框也随之进行处理，若一张图片中的某个gt框由于拼接过程中删除，我们还要对其进行边缘优化操作。
五、学习率的不同
在yolov3中，学习率一般都是使用衰减学习率，就是每学习多少epoch，学习率减少固定的值。
在yolov4中，学习率的变化使用了一种比较新的方法：学习率余弦退火衰减。
由图中可以看得出来，学习率会先上升再下降，这是退火优化法的思想。
在tf中，有实现的代码：
总结
总的来说，v4是v3的一种增强版，因为其核心思想是没有什么改进的，只不过里面加了很多小的tricks，为了就是让训练变得更快，map更高。
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