关于yolov4的结构对比学习（yolov4/yolov4-tiny/scale yolov4）
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主要目的是分析一下各种yolov4的结构，不解析原理，只是可视化一些结构的模块。
首先明确一些前提：
- AB大神的darknet中提供的cfg包括：yolov4、yolov4-tiny和yolov4x-mish (2020/11/24)
- WongKinYiu的scale yolov4中的结构包括：yolov4-csp(cfg)、yolov4-tiny(cfg)和yolov4-large(pytorch)【https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4】
- 他们俩的yolov4-tiny指的是同一个，yolov4和yolov4-csp都使用了CSP结构，但使用方式略有不同。
所以接下来有4种结构要看（实际上是5种，但pytorch版本随缘，所以只有四种：yolov4、yolov4-csp、yolov4x-mish、yolov4-tiny）
scale-yolov4提供了一幅结构图：
一、yolov4中的基础结构：
1.Dark layer
| Dark layer | 1*Dark （注意箭头顺序） | CSP CSP论文中的结构如下右图所示，part1、part2和Transition都是1*1的卷积，在scale yolov4中提供的是如下左图所示的结构，一样的 |
1*CSPDark layer | 2*CSPDark layer | |
2.rCSP(普通结构without SPP):
| rCSP(without SPP) | yolov4-r | rCSP | rCSP(虚线框部分重复) |
3.rCSP（SPP）
| SPP | rCSPrCSP | rCSP-SPP | rCSP(上面的表格提到虚线框部分也可以重复) | |
| yolov4-r | yolov4-SPP | |||
4.CSPUP
| CSPUP | + | rCSP | |
| yolov4-UP | yolov4-r | ||
二、三种yolov4的结构对比：
| yolov4 | |
| yolov4-csp | |
| yolov4x-mish | |
三、yolov4-tiny的基础结构：
| CSP CSP论文中的结构如下右图所示，part1、part2和Transition都是1*1的卷积，在scale yolov4中提供的是如下左图所示的结构，一样的 |
Yolov4-tiny中的基本结构：CSPOSANet | |
| VoVNet中的OSA模块 | cfg文件中的结构（把两个通道数为g的通道合并了）,同时通过route层中的group参数让另一分支只获取g通道数的特征 | |