【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）

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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。