林十六要努力
林十六要努力

（六）YOLO-V4算法改进解读

         YOLOv4版本最大的改进就是性能较优

1.mosaic数据增强

将四张图像拼接到一张进行训练，间接增加了batch size，提高效率

（六）YOLO-V4算法改进解读_第1张图片

2.CIOU损失函数

（六）YOLO-V4算法改进解读_第2张图片 3.SOFT NMS

 极大值抑制的策略从直接剔除改为降低分数，有效解决目标覆盖误检

（六）YOLO-V4算法改进解读_第3张图片

4.SSP Net

将初始不同大小的特征图通过池化调整到统一大小后叠加

（六）YOLO-V4算法改进解读_第4张图片 5.CSP Net

对于一部分特征图输入，进入ResNet中，另一部分直接拼接到结果上

（六）YOLO-V4算法改进解读_第5张图片

 6.CBAM注意力机制

将特征图中重要的部分，根据channel和位置两部分进行加权叠加

（六）YOLO-V4算法改进解读_第6张图片

 SAM注意力机制

在V4中采用的是SAM机制，只进行空间的注意力机制

（六）YOLO-V4算法改进解读_第7张图片

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