Yolo4算法详解

图形化有助于更好的理解和记忆，图有点大7411 x 6078，内容有如下几个模块构成：

1. Yolo4相对于Yolo3的改进总结。
2. Yolo4详细的网络结构。
3. Yolo4的输出物理意义。（跟YOLO3一样）
4. Yolo4的anchor回归机制。（跟YOLO3一样）
5. Yolo4的损失函数。（相对Yolo3，把其中定位损失部分，替换为CIOU-loss公式）
6. 介绍一些损失函数发展历史：
   1. 定位损失：SmoothL1（Fast RCNN）, IOU（2016）, GIOU（2019）, DIOU（2020）, CIOU（2020）
   2. 分类和置信度损失：Focal Loss（2017）

具体内容如下：

 下期再见！