圖形化有助于更好的理解和記憶，圖有點大7411 x 6078，內容有如下幾個模塊構成：

1. Yolo4相對于Yolo3的改進總結。
2. Yolo4詳細的網絡結構。
3. Yolo4的輸出物理意義。（跟YOLO3一樣）
4. Yolo4的anchor回歸機制。（跟YOLO3一樣）
5. Yolo4的損失函數。（相對Yolo3，把其中定位損失部分，替換為CIOU-loss公式）
6. 介紹一些損失函數發展歷史：
   1. 定位損失：SmoothL1（Fast RCNN）, IOU（2016）, GIOU（2019）, DIOU（2020）, CIOU（2020）
   2. 分類和置信度損失：Focal Loss（2017）

具體內容如下：

?下期再見！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Yolo4算法详解的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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