YOLOv4 与 YOLOv5

YOLO 系列（You Only Look Once）以其高效、快速的物体检测性能在计算机视觉领域广受欢迎。YOLOv4 和 YOLOv5 是 YOLO 系列的最新进展，在保留前代算法实时性的同时，进一步提高了精度和适应性。本文将探讨 YOLOv4 和 YOLOv5 的发展历程、训练过程以及它们的优缺点。

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1. 背景

YOLOv3 已经在速度与精度上达到了平衡，但随着计算机视觉技术的进一步发展，研究者们希望进一步优化 YOLO 系列算法，特别是在大规模数据集上的性能和精度。YOLOv4 和 YOLOv5 正是为了应对这些挑战而推出。

值得注意的是，YOLOv4 是由 Alexey Bochkovskiy 和他的团队发布，而 YOLOv5 是 Ultralytics 团队开发的。这两者虽然都属于 YOLO 系列，但从技术实现和目标应用场景上有所不同。

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2. YOLOv4 的发展历程

YOLOv4 于 2020 年由 Alexey Bochkovskiy 发布，是基于 YOLOv3 的改进版本。YOLOv4 旨在为那些在常规 GPU 上训练的研究人员和开发者提供一种更高效的物体检测方法。相比之前的版本，YOLOv4 在不牺牲速度的情况下极大提升了精度。

YOLOv4 的主要改进点包括：

CSPDarknet53 主干网络：YOLOv4 采用 CSPDarknet53 作为主干网络，这是一种通过跨阶段部分网络（CSPNet）改进的深度残差网络。它在减少计算成本的同时有效地提高了特征提取能力。

Bag of Freebies (BoF) 和 Bag of Specials (BoS)：YOLOv4 引入了 BoF 和 BoS 概念。BoF 是一组不增加