Tiny yolo v4 dnn模块opencv未检测到

Tiny YOLO v4是一种基于深度学习的目标检测模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列模型的一种变体。与传统的目标检测方法相比，YOLO系列模型具有更快的检测速度和更高的准确率。

Tiny YOLO v4 DNN模块是基于OpenCV库实现的一个用于目标检测的深度学习模块。它可以通过加载预训练的Tiny YOLO v4模型来实现实时的目标检测任务。该模块使用了深度神经网络（DNN）技术，可以在图像或视频中检测出多个目标的位置和类别。

优势：

1. 快速：Tiny YOLO v4模型相对于其他目标检测模型具有更快的检测速度，适用于对实时性要求较高的场景。
2. 轻量级：Tiny YOLO v4模型相对于YOLO v4模型来说，模型参数更少，占用更少的计算资源和内存，适用于资源受限的设备。
3. 准确性：尽管是轻量级模型，Tiny YOLO v4在目标检测任务上仍然具有较高的准确率。

应用场景：

1. 视频监控：Tiny YOLO v4可以用于实时监控视频中的目标检测，例如人脸识别、车辆检测等。
2. 智能交通：可以用于交通场景中的车辆、行人、交通标志等目标的检测与识别。
3. 工业自动化：可以用于工业场景中的物体检测与识别，例如机器人视觉、产品质检等。

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