YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，其中包括
YOLOv3，
YOLO v4和
YOLO v4tiny。这些算法在目标检测领域有着显著的影响力。
YOLOv3是
YOLO系列的第三个版本，它引入了一些改进来提高检测性能。相较于
YOLOv2，
YOLOv3采用了更大的
网络架构，包含更多的卷积层和更多的特征图。此外，
YOLOv3还引入了不同尺度的检测，通过检测不同尺度的特征图来提高检测效果。
YOLO v4是
YOLO系列的最新版本，它在
YOLOv3的基础上进一步改进和优化。
YOLO v4采用了更大的
网络架构，使用了更多的技术手段来提高检测性能，包括CIOU损失函数、DCNv2（Deformable Convolutional Networks）、Mish激活函数等。
YOLO v4在目标检测的精度和速度上都有显著的提升。
YOLO v4tiny是
YOLO v4的一个轻量级版本，用于在资源受限的情况下进行目标检测。
YOLO v4tiny采用了较小的
网络架构，以牺牲一部分检测性能来换取更高的推理速度和较低的模型大小。
综上所述，
YOLOv3、
YOLO v4和
YOLO v4tiny都是用于目标检测的算法，其中
YOLO v4具有最先进的性能，而
YOLO v4tiny则更适合资源有限的场景。
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