【论文详解】YOLO4（2020）

前言

本文开始，论文解析将有选择，有逻辑地分享一手资料，即原文的阅读笔记，尽量不误导大家；因本人水平有限，如有误解之处，还望大佬多多指教。

1 论文信息

题目：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

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2 引言

2.1 问题导入

2.2 效果对比

2.3 贡献

3 相关工作

3.1 检测器简介

3.2 检测器图示

4 BOF

4.1 BOF定义

4.2 数据增广分类

4.3 遮挡问题处理

4.4 正负样本不平衡问题

4.5 多标签学习

4.6 边界框回归

5 BOS

5.1 BOS定义

5.2 增大感受野

5.3 注意力机制

5.4 特征融合

5.5 激活函数

5.6 后处理

6 方法论

6.1 架构的选择

6.2 BOF 与 BOS 的选择

6.3 附加改进

6.4 YOLO4总结

7 实验

7.1 实验准备

7.2 BOF对分类器的影响

7.3 BOF与BOS对检测器的影响

7.4 backbone的影响

7.5 mini-batch的影响

总结

YOLO4 是目标检测发展至今各种 tricks 在 YOLO3 上的集成，实现了精度与速度的同步提升，非常值得大家仔细认真的研读学习。