【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…YOLOv4 相较于YOLOv3有哪些改进?速度更快还是更慢,为什么?(二)
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…YOLOv4 相较于YOLOv3有哪些改进?速度更快还是更慢,为什么?(二)
文章目录
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...YOLOv4 相较于YOLOv3有哪些改进?速度更快还是更慢,为什么?(二)
- 前言
- YOLOv4 跟YOLO3比 是更快还是更慢?
- 为什么 YOLOv4 比 YOLOv3 快?
- 总结
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前言
**YOLOv4 相较于 YOLOv3 在许多方面进行了改进,目的是提升检测精度和推理速度,尤其是在更大规模和复杂场景下的应用。**以下是 YOLOv4 相较于 YOLOv3 的主要改进内容,并且分析了其速度和性能表现:
YOLOv4 相较于 YOLOv3 在多个方面进行了改进,主要包括:
- 主干网络(Backbone):YOLOv4 引入了 CSPDarknet53,通过跨阶段部分网络(CSPNet)结构,提升了特征提取能力和计算效率。
- 激活函数:YOLOv4 使用了 Mish 激活函数,相较于 YOLOv3 的 Leaky ReLU,Mish 在非线性表达能力上有所提升,有助于模型性能的提高。
- 数据增强:YOLOv4 引入了 Mosaic 数据增强,通过将四张图片拼接成一张,增强了模型对小目标的检测能力。
- 正则化技术:YOLOv4 采用了 DropBlock,一种结构化的丢弃正则化方法,有助于防止过拟合。
- 损失函数:YOLOv4 引入了 CIOU 损失函数,相较于 YOLOv3 的 IOU 损失,CIOU 在考虑了中心点距离、宽高比和相对大小等因素后,提供了更精确的定位信息。
- 预测框筛选:YOLOv4 使用了 DIOU NMS,相较于 YOLOv3 的传统 NMS,DIOU NMS 在计算 IOU 时考虑了中心点距离,能够更有效地抑制冗余框。
- 关于速度方面,YOLOv4 相较于 YOLOv3 在精度上有所提升。在 COCO 数据集上,YOLOv4 的平均精度(AP)提高了约 10%,每秒帧数(FPS)提高了约 12%。
YOLOv4 跟YOLO3比 是更快还是更慢?
- 推理速度: YOLOv4 在推理速度上相较于 YOLOv3 有一定的提升,特别是在使用高效硬件(如GPU)时。得益于上述优化和更高效的模型设计,YOLOv4 在很多情况下的推理速度更快。
- 训练速度: 在训练速度方面,YOLOv4 的训练时间较 YOLOv3 略长,主要是因为其引入了更多的特性(如 Mosaic 数据增强、DropBlock 等)。但这些改进有助于提升最终的检测精度,因此在实际应用中,YOLOv4 提供了更优的性能。
为什么 YOLOv4 比 YOLOv3 快?
- 高效的架构:CSPDarknet53 和 PANet 改进了特征提取和信息流动,使得 YOLOv4 更加高效,能够更快速地进行推理。
- 优化的训练技巧:YOLOv4 通过采用混合精度训练和改进的正则化方法,减少了训练过程中的计算开销,并且减少了内存的占用,从而提升了推理效率。
- 硬件优化:YOLOv4 的训练和推理过程对现代 GPU 和 TPU 提供了更好的支持,特别是在混合精度训练和优化推理阶段,这使得其在实际硬件上的性能表现优异。
总结
- YOLOv4 相较于 YOLOv3,经过多个方面的优化,包括网络架构、数据增强方法、激活函数、损失函数等,整体精度有了显著提高。尽管在训练过程中需要更多的计算资源和时间,但在推理速度上,YOLOv4 相比 YOLOv3 仍然保持较高的效率。
- YOLOv4 的速度提升 主要得益于其高效的网络架构设计(如 CSPDarknet53)和混合精度训练,能够充分利用现代硬件的优势,从而在大规模模型训练和实时推理中保持较快的速度。