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前天YOLOv4终于问世——

YOLO v4 论文：

YOLO v4 开源代码：

效果相比YOLOv3和去年的EfficientDet系列提升明显。这里使用tensorflow model的测试图片对官方给出的COCO数据集训练的模型测试对比：

分别是YOLOv3和YOLOv4的测试结果，可以看到提升还是很明显的，特别是小目标的识别效果，不枉论文吹B的：

Improves YOLOv3’s AP and FPS by 10% and 12%, respectively

论文细节还在研究中，后面有空更新。我也第一时间使用YOLOv4训练了自己数据集。

具体的步骤和YOLOv3一模一样，需要下载backbone的权重：中for yolov4.cfg, yolov4-custom.cfg (162 MB)。

因为我没有梯子，能下载的兄弟请传个百度网盘分享交流。这里在网上只能找到别人分享的yolov4.weights文件，于是提取了yolov4.weights模型的backbone参数作为backbone部分的预训练模型。

训练自己数据集只需要修改yolov4-custom.cfg中三处的：

[convolutional]size=1stride=1pad=1filters=${3×(自己数据集类别+5)}  #例如COCO是3×（80+5）=255activation=linear[yolo]mask = 3,4,5anchors = 12, 16, 19, 36, 40, 28, 36, 75, 76, 55, 72, 146, 142, 110, 192, 243, 459, 401classes=${自己数据集类别}  #例如COCO是80num=9jitter=.3ignore_thresh = .7truth_thresh = 1scale_x_y = 1.1iou_thresh=0.213cls_normalizer=1.0iou_normalizer=0.07iou_loss=ciounms_kind=greedynmsbeta_nms=0.6

详细准备工作参考中Training YOLO on VOC章节。

准备好后既可以开始训练：

训练过程：

这里使用车轮识别数据集对比YOLOv3和YOLOv4：

可以看到，在完全相同的训练数据和测试数据集上，YOLOv4提升效果非常明显！更短的时间，到达好的识别效果，特别是小目标识别效果。对YOLOv3使用YOLOv4中的马赛克增强处理，对识别也有0.3%的提升，特别是小目标的识别上。

对恶劣条件下的车轮测试对比：

可以看到，YOLOv4相比YOLOv3提升非常明显，特别是小目标的识别效果。

YOLOv4网络结构

TensorRT模型对比

这里对比YOLOv3和YOLOv4在darknet和tensorrt模型下的实验：

可以看到YOLOv4和YOLOv3的推理速度相差不大，实际显存消耗降低明显，tensorrt可以有效降低显存消耗和推理时间。

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