遛狗是每天要打卡的事情，狗狗生性活泼爱动，一天不遛就浑身难受，遛狗最重要的就是要拴绳了，牵紧文明绳是养犬人的必修课。外出遛狗时，主人手上的牵引绳更多是狗狗生命健康的一道重要屏障。每天的社区生活中，相信大家都会或多或少的在路上遇上一些遛狗的人不讲文明不讲武德，出门就是习惯性的不牵绳子遛狗，对于自己不熟悉的狗狗来说我们自然是害怕的，频频报道的狗咬人的事件也是层出不穷，，“狗狗性格温顺不会咬人的”这一类所谓的说辞不是放纵不牵绳子的理由。
对于此类的现象是否能够从技术的角度来进行思考甚至是干预呢？我想理论上来说也是可行的，本文的主要目的就是站在不牵绳遛狗这个大背景下探索基于技术手段来分析对此类行为干预的可行性，这里主要是基于YOLOv4开发构建对应的目标检测模型，我们的设计初衷就是考虑未来这样的技术手段能够结合路边、河道、社区、门口等等的可用的视频摄像头，对于画面中出现的遛狗目标对象进行实时的智能计算分析，如果发现问题就可以通过语音播报提醒，如果还是不加改正就可以将当前的时段视频发送到相关的部门来跟进处理，当然了，这些比较偏向业务应用层面不是我们开发者所能决定的，这里主要是结合我们的所见所想来开发构建实践性质的项目。
前文我们已经进行了相应了开发实践感兴趣的话可以自行移步阅读：
《牵绳遛狗你我他文明家园每一天，助力共建文明社区，基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建公共场景下未牵绳遛狗检测识别系统》
《牵绳遛狗你我他文明家园每一天，助力共建文明社区，基于YOLOv3开发构建公共场景下未牵绳遛狗检测识别系统》
YOLOv4比YOLOv3多了CSP和PAN结构,YOLOv4使用CSPDarknet53作为backbone，加上SPP模块、PANet作为网络的颈部，Head部分仍采用YOLOv3的结构。
总结一下YOLOv4的基本组件，总共5个：
CBM：YOLOv4的网络结构中最小的组件，由Conv+BN+Mish激活函数组成
CBL：由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数组成。
Res Unit：残差结构，类似ResNet
CSPX：由三个卷积层和X个Res Unit模块concate组成
SPP：采用1×1,5×5,9×9,13×13的最大池化方式，进行多模融合
Yolov4集成了当时领域内的一些Tricks如：WRC、CSP、CmBN、SAT、Mish激活、Mosaic数据增强、DropBlock和CIoU通过实验对模型的精度和速度进行了平衡.YOLOv4借鉴了CSPNet（Cross Stage Partial Networks，跨阶段局部网络）的思想，对YOLOv3的Darknet53网络进行了改进，形成了全新的主干网路结构--CSPDarknet53,CSPNet实际上是基于Densnet的思想，即首先将数据划分成Part 1和Part 2两部分，Part 2通过dense block发送副本到下一个阶段，接着将两个分支的信息在通道方向进行Concat拼接，最后再通过Transition层进一步融合。CSPNet思想可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合，目前主流的有CSPResNext50 和CSPDarknet53两种改造Backbone网络。
采用CSP结构有如下几点好处：
1.加强CNN学习能力
2.删除计算瓶颈
3.减少显存开销
SPP输入的特征层依次通过一个卷积核大小为5×5,9×9,13×13的最大池化下采样层，然后将这三个输出的特征层和原始的输入的特征层进行通道拼接。通过SPP结构能够在一定程度上解决多出尺度的问题;PAN来自于PANet（Path Aggregation Network），实际上就是在原来的FPN结构上又加上了一个从低层到高层的融合。在YOLOv4里面的特征融合采用的是concat通道拼接。
当然了还有训练策略、数据增强等其他方面的创新技术这里就不再展开了介绍了，感兴趣的话可以自行查询相关的资料即可。
这里是基于实验性的想法做的实践项目，首先看下实例效果：
接下来简单看下数据集：
如果对如何使用yolov4项目来开发构建自己的目标检测系统有疑问的可以看我前面的超详细博文教程：
《基于官方YOLOv4开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】》
《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】》
本文的项目开发是以第一篇教程为实例进行的，当然了如果想要使用第二篇的教程本质上也都是一样的。
self.names如下：
dog
ropeself.yaml如下：
# path
train: ./dataset/images/train/
val: ./dataset/images/test/
test: ./dataset/images/test/
# number of classes
nc: 2
# class names
names: ['dog', 'rope']
模型训练参数配置详情如下所示：
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/yolov4-tiny.weights', help='initial weights path')
parser.add_argument('--cfg', type=str, default='cfg/yolov4-tiny.cfg', help='model.yaml path')
parser.add_argument('--data', type=str, default='data/self.yaml', help='data.yaml path')
parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.yaml', help='hyperparameters path')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100)
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=4, help='total batch size for all GPUs')
parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[640, 640], help='[train, test] image sizes')
parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')
parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')
parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')
parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training')
parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train as single-class dataset')
parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer')
parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')
parser.add_argument('--log-imgs', type=int, default=16, help='number of images for W&B logging, max 100')
parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='maximum number of dataloader workers')
parser.add_argument('--project', default='runs/train', help='save to project/name')
parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
opt = parser.parse_args()本文是基于yolov4-tiny.cfg进行模型的开发训练的，终端执行即可启动训练，日志输出如下所示：
接下来看下结果详情。
【数据分布可视化】
【训练可视化】
【PR曲线】
精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）和召回率（Recall）之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。精确率是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
【Batch实例】
后续可以通过接入社区监控摄像头实时视频流数据来进行智能计算分析，对于实时检测到的目标对象进行综合处理后结合业务规则形成事件推送给相关的处理人员就可以实现对于未按照要求牵绳遛狗现象的及时处理了，感兴趣的话也都可以自行动手尝试下！