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笔者仔细阅读了该论文，可以说YOLOv4是做了很多扎实的（solid）的工作。下面我们首先简单介绍一下该论文，然后详细介绍论文提到的五大改进和二十多项最新目标检测技巧的实验。1如何看…
1.1文章主要改进1.2算法效果2.相关工作2.1目标检测模型2.2BagofFreebies2.3BagofSpecials3实现方法3.1选择网络结构3.2选择BoF和BoS3.3其他提升3.4YOLOv44实验4.1实验设置4.2不同feature对分类网络训练的影响4.3检测网络训练4.4不
3.4YOLOv4在本节中，我们将详细介绍YOLOv4的细节。YOLOv4的组成：YOLOv4的使用：4、Experiments我们在ImageNet(ILSVRC2012Val)数据集上测试了不同训练改进技术对分类器精度的影响，然后在MSCoco(test-dev2017)数据集上测试了不同训练改进技术对检测器精度的影响。
论文名称：Poly-YOLO:higherspeed,moreprecisedetectionandinstancesegmentationforYOLOv3.本文很有意思，实用性很强，是本人比较推荐的论文。.因为各大算法评价性能都是在比赛数据上测试的，但是在实际项目数据上可能就不太好用了，主要原因是实际项目数据有自己的...
而今天发表的YOLOv4，从论文角度来看，属于第二层到第三层之间的创新水平。这篇文章主要有五个创新或改进，但组合试验了大约20项近几年来各种深度学习和目标检测领域的tricks。我们看看五大改进创新是啥：
例如，任何使用传统GPU进行训练和测试的人都可以获得实时、高质量、令人信服的对象检测结果，如图1所示的YOLOv4结果。.我们的主要贡献如下：.我们开发了一个高效、强大的目标检测模型。.它使每个人都可以使用1080Ti或2080TiGPU来训练一个超级快速和准确的...
YOLOv4在速度和准确率上都十分优异，作者使用了大量的trick，论文也写得很扎实，在工程还是学术上都有十分重要的意义，既可以学习如何调参，也可以了解目标检测的trick。来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracy
此YOLOV4Tiny改进在保证精度的同时帧率可以达到294FPS！具有比YOLOv4-tiny（270FPS）和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度（277FPS），并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同；作者单位：东北电力大学,北华大学1、方法简介
Yolov4的结构图和Yolov3相比，因为多了CSP结构，PAN结构，如果单纯看可视化流程图，会觉得很绕，不过在绘制出上面的图形后，会觉得豁然开朗，其实整体架构和Yolov3是相同的，不过使用各种新的算法思想对各个子结构都进行了改进。先整理下Yolov4的五
笔者仔细阅读了该论文，可以说YOLOv4是做了很多扎实的（solid）的工作。下面我们首先简单介绍一下该论文，然后详细介绍论文提到的五大改进和二十多项最新目标检测技巧的实验。1如何看…
1.1文章主要改进1.2算法效果2.相关工作2.1目标检测模型2.2BagofFreebies2.3BagofSpecials3实现方法3.1选择网络结构3.2选择BoF和BoS3.3其他提升3.4YOLOv44实验4.1实验设置4.2不同feature对分类网络训练的影响4.3检测网络训练4.4不
3.4YOLOv4在本节中，我们将详细介绍YOLOv4的细节。YOLOv4的组成：YOLOv4的使用：4、Experiments我们在ImageNet(ILSVRC2012Val)数据集上测试了不同训练改进技术对分类器精度的影响，然后在MSCoco(test-dev2017)数据集上测试了不同训练改进技术对检测器精度的影响。
论文名称：Poly-YOLO:higherspeed,moreprecisedetectionandinstancesegmentationforYOLOv3.本文很有意思，实用性很强，是本人比较推荐的论文。.因为各大算法评价性能都是在比赛数据上测试的，但是在实际项目数据上可能就不太好用了，主要原因是实际项目数据有自己的...
而今天发表的YOLOv4，从论文角度来看，属于第二层到第三层之间的创新水平。这篇文章主要有五个创新或改进，但组合试验了大约20项近几年来各种深度学习和目标检测领域的tricks。我们看看五大改进创新是啥：
例如，任何使用传统GPU进行训练和测试的人都可以获得实时、高质量、令人信服的对象检测结果，如图1所示的YOLOv4结果。.我们的主要贡献如下：.我们开发了一个高效、强大的目标检测模型。.它使每个人都可以使用1080Ti或2080TiGPU来训练一个超级快速和准确的...
YOLOv4在速度和准确率上都十分优异，作者使用了大量的trick，论文也写得很扎实，在工程还是学术上都有十分重要的意义，既可以学习如何调参，也可以了解目标检测的trick。来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracy
此YOLOV4Tiny改进在保证精度的同时帧率可以达到294FPS！具有比YOLOv4-tiny（270FPS）和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度（277FPS），并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同；作者单位：东北电力大学,北华大学1、方法简介
Yolov4的结构图和Yolov3相比，因为多了CSP结构，PAN结构，如果单纯看可视化流程图，会觉得很绕，不过在绘制出上面的图形后，会觉得豁然开朗，其实整体架构和Yolov3是相同的，不过使用各种新的算法思想对各个子结构都进行了改进。先整理下Yolov4的五
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