前言：
本文探讨了YOLOv4论文的论文目标、论文贡献、论文提出的方法、论文贡献与先前工作的不同之处、论文如何评估其结果、以及论文局限性、进一步研究和/或潜在应用。
论文目标
开发可在标准?GPU?上训练的实时目标检测。他们探索了附加新功能的性能和速度权衡，例如?YOLO v3?架构的马赛克数据增强、Mish?激活和?DropBlock?正则化，经过修改以适应这些新功能。YOLOv4?想要实现高精度并进行实时检测，因为大多数准确模型都不是实时的。
测试各种新特性及其组合，这些特性被宣称能够提高?CNN?在大型数据集上的准确性。
YOLOv4?是一种单阶段目标检测模型，它建立在原始?YOLO?模型的基础上。现代目标检测器通常由两个组件组成，一个backbone和一个head。?backbone通常在较大的图像分类数据集（通常是?ImageNet）上进行预训练，用于对输入的相关信息进行编码。head预测目标类和边界框信息。?本文还确定了一个“neck”，他们将其定义为backbone和head之间的层，用于从网络的不同阶段收集特征图。
该论文还收集了训练方法，将其分类为“bag-of-freebies”（BoF）和“bag-of-specials”（BoS）。BoF?是仅对训练策略或训练成本产生影响的训练方法。?BoS?是一种训练策略，可以少量增加推理成本，但也可以提高模型性能。
论文贡献
论文提出了哪些方法来解决这个问题？
该论文提出了各种数据增强策略，以在不增加模型对计算能力和?RAM?的需求的情况下提高模型训练过程的效率。作者提到的最成功的方法是?Mosaic Image clipping、Self-Adversarial Training (SAT)?和?Cross mini-batch Normalization (CmBN)。
Mosaic Image clipping通过将四个单独的图像组合在一起来形成每个单独的样本。SAT?是一种独特的训练方案，它让模型首先尝试移除有问题的对象并在编辑后的图像上执行目标检测。?CmBN?允许算法研究员评估多个小批量的统计数据，从而更好地了解模型的性能。
这篇论文的贡献与之前的相关工作有何不同？
该论文利用神经网络领域和计算机视觉领域的工作扩展了多项先前的工作，以提高检测模块的整体性能。这篇论文本身并没有提出一个宏伟的新架构，而是侧重于利用该领域的发现来支持他们的模型并使其成为一个更加民主化的模型。特别是，它的运行速度是?EfficientNet?的两倍，性能相当，并且将?YOLOv3?的?AP?和?FPS?分别提高了?10%?和?12%。这一切都是在单个?GPU?上完成的，对普通用户比较友好，（几乎）每个人都能根据它训练一个实时检测系统。
该论文如何评估其结果？
与其他SOTA相比，它在帕累托最优曲线上测量了其结果，因此是速度和准确性之间的权衡曲线。此外，他们还测量了不同置信区间的?AP（平均精度）值。与前面提到的方法相比，它们确实在一般最优曲线上的位置更高，尽管与其他方法相比，单独的数据增强技术没有显着改善，但组合方法做得相当好。
论文局限性、进一步研究和/或潜在应用
本文最大的应用/贡献之一是它有助于提高使用?YOLO?模型进行目标检测的可行性/实用性。通过开发?YOLOv4，使其可以仅在一个?GPU?上进行训练和测试，它减少了使用该模型所需的计算资源量。
虽然提议的框架以高速产生SOTA结果，但它们仅在单个?GPU?上进行了训练。这些实验的结果非常有希望，但在实践中，很少有实例在训练步骤中仅限于单个?GPU，而不仅仅是推理。这就引出了一个问题，即使用多个?GPU?进行训练时可以取得什么结果，这也可能导致一个潜在的应用：升级行业标准模型训练的框架。
原文链接：
https://medium.com/nerd-for-tech/yolov4-paper-summary-analysis-602dd584fa86