一文看懂YoloV4 | YoloV4最新解读！Yolov4重磅推出！yolov4深入理解！

刚刚在看论文的时候发现yolov4竟然悄无声息的出现了！！！

太棒了！！！

https://arxiv.org/abs/2004.10934v1

代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet

据说有许多功能可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。 需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论证明。 某些功能仅在某些模型上运行，并且仅在某些问题上运行，或者仅在小型数据集上运行； 而某些功能（例如批归一化和残差连接）适用于大多数模型，任务和数据集。 我们假设此类通用功能包括加权残差连接（WRC），跨阶段部分连接（CSP），跨小批量标准化（CmBN），自对抗训练（SAT）和Mish激活。 我们使用以下新功能：WRC，CSP，CmBN，SAT，Mish激活，马赛克数据增强，CmBN，DropBlock正则化和CIoU丢失，并结合其中的一些功能来实现最新的结果：43.5％的AP（65.7 在Tesla V100上，MS COCO数据集的实时速度约为65 FPS。