作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
目标检测（Object Detection）是一个计算机视觉领域的重要任务，在图像处理中有着广泛应用。然而目标检测算法是一个极具挑战性的问题，因为要同时考虑各种因素、环境条件、多种尺度、动态变化、各种噪声、模糊、遮挡等因素。因此，人们在设计目标检测算法时，通常会从多个方面综合考虑：特征提取、物体检测模型、回归、非极大值抑制、正负样本平衡、训练技巧、数据集划分、超参数调整、测试策略等。YOLO (You Only Look Once) 是一种快速且高效的目标检测模型，能够在非常低的计算复杂度下获得不错的效果。YOLOv4 进一步提升了模型的性能并改善了预测精度，其创新之处在于增加了轻量级、可微调的特征提取器，能够有效降低模型大小，加快推理速度；使用多尺度预测和丰富的锚框，可以有效检测不同尺寸和比例的目标；引入最新的预训练模型 DarkNet-53 和 EfficientNet，可以更好地适应各种不同的输入尺寸、环境条件和多样化的数据分布；最后，YOLOv4 在模型精度和速度上都取得了显著的提升。因此，YOLOv4 将成为越来越多人的首选目标检测模型。
2.基本概念和术语
2.1 目标检测相关术语
- Anchor Box： Anchor Box 是 YOLOv3 中提出的一个概念，它是一种预定义的边界框，用于对待检测对象进行初步定位，其大小和位置是在训练过程中固定的。
- Backbone Network： Backbone Network 是 YOLOv3 中的基础网络结构，包括卷积层和全连接层，由浅到深逐渐提取图像的全局信息，如局部特征、全局特征或边缘特征。<