YOLOv4-Tiny来了！371 FPS！

编辑：Amusi
Date：2020-06-28
来源：CVer微信公众号
链接：YOLOv4-Tiny来了！371 FPS！

前言

今天刷屏的动态一定是 YOLOv4-Tiny！

实际上，YOLOv4-Tiny 在大前天（2020.06.25）的晚上就正式发布了，但鉴于当时处于端午假期，Amusi 特意没有更新，希望各位CVers过个好节，科研缓一缓，哈哈。

YOLOv4 重要时间节点
2020.04：YOLOv4 正式发布
2020.06：YOLOv4-Tiny 正式发布

YOLOv4-Tiny来了！

时隔两个月，YOLOv4-Tiny版本正式推出！
在COCO上的性能：40.2% AP50, 371 FPS (GTX 1080 Ti)

无论是AP，还是FPS的性能，其相较于YOLOv3-Tiny、Pelee、CSP都是巨大的提升，如下图所示：

目前YOLOv4的模型（cfg、weights）已经在官网放出，大家可以下载（我也已经打包好，详见文末），模型仅占23.1 MB！
https://github.com/AlexeyAB/darknet

很多同学一定会问，YOLOv4-Tiny相较于YOLOv4有哪些变化？删减了哪些模块或者layers？

据 Amusi 了解，目前YOLOv4作者（AlexeyAB ）并没有正式给出Tiny版的算法介绍。其实对YOLO熟悉的同学，可以先看一下 cfg文件，就能了解一些内容。

不过，Amusi 也调查到了关于YOLOv4-Tiny的细节，AlexeyAB 在github回复网友提问的内容如下：

• There is used resize=1.5 instead of random=1, that you suggested, congrats! #3830
• CSP: There is used groups for [route] layer for CSP - EFM: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w28/Wang_CSPNet_A_New_Backbone_That_Can_Enhance_Learning_Capability_of_CVPRW_2020_paper.pdf
  Initially it was done for MixNet: #4203 (comment)
• There is used CIoU-loss with optimal normalizers (as in YOLOv4)
• scale_x_y parameter (as in YOLOv4)

想了解更多YOLOv4-Tiny内容，其实建议上github，直接和AlexeyAB对线交流，他回复的相当及时，链接如下，推荐直接交流：
https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/6067

从上面的回复，我才知道CSPNet收录到了CVPR 2020 Workshop，个人非常喜欢这篇论文，不管是YOLOv4还是后面所谓的"YOLOv5"，都用到了CSPNet，贡献涨点很明显！推荐精读这篇论文：
http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w28/Wang_CSPNet_A_New_Backbone_That_Can_Enhance_Learning_Capability_of_CVPRW_2020_paper.pdf

YOLOv4-Tiny测试

国外已经有网友亲测了YOLOv4-Tiny，并在Titan XP、Jetson AGX Xavier两个设备上测试，结果如下：

Titan XP

Jetson AGX Xavier

速度真的相当快！AlexeyAB 还透露到将来OpenCV或者TensorRT版本的YOLOv4-Tiny速度会高达 500 - 1000 FPS！

@CSTEZCAN Thanks! I think yolov4-tiny can work with 500 - 1000 FPS by
using OpenCV or tkDNN/TensorRT when it will be implemented in these
libraries.

侃侃

关于YOLOv4是否是YOLOv3的真正"继承者"，我想没有人比Joe Redmon（YOLOv1-v3作者）回答更合适了，他在twitter上的回复内容如下：

Doesn’t matter what I think! At this point @alexeyab84 has the
canonical version of darknet and yolo, he’s put a ton of work into it
and everyone uses it, not mine haha.

而且YOLOv1-v3的官方项目已经把YOLOv4的项目链接挂上去了。

关于YOLOv4，详见：大神接棒，YOLOv4来了！

彩蛋

之前很多公众号根据国外的一篇有bug的博客，直接翻译过来无脑吹"YOLOv5"有多强（啥速度超两倍），看的我一愣一愣的。我觉得YOLOv4性能更强，后续会专门推一篇关于YOLOv4和"YOLOv5"的文章，敬请期待！

跟我一起喊：大神接棒，YOLOv4-Tiny 来了！

YOLOv4-Tiny模型下载

我已经将模型、论文等资源打包好，网络访问受限的同学可以使用这个百度云链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1kvrh4hh_aZj7LZFTRULLZQ
提取码：bocz