【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。

• 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.csdn.net/Jaredzzz/article/details/108560087