优化策略（终）

1. Mosaic数据增强方法

这个方法在解析U版YOLOv3的时候就讲过了，将4张不同的图片镶嵌到一张图中，其优点是：

• 混合四张具有不同语义信息的图片，可以让检测器检测超出常规语境的目标，增强模型的鲁棒性。
• 由于BN是从四张图片计算得到的，所以可以减少对大的mini-batch的依赖。

评价：这个方法在U版YOLOv3中很早就出现了，在自己数据集上也用过，但是感觉效果并不是很稳定。笔者数据集只有一个类，所以可能不需要这种特殊的数据增强方法，欢迎各位读者通过自己的实验来验证这个数据增强方法的有效性。

2. Self-Adversarial Training

自对抗训练也是一种新的数据增强方法，可以一定程度上抵抗对抗攻击。其包括两个阶段，每个阶段进行一次前向传播和一次反向传播。

• 第一阶段，CNN通过反向传播改变图片信息，而不是改变网络权值。通过这种方式，CNN可以进行对抗性攻击，改变原始图像，造成图像上没有目标的假象。
• 第二阶段，对修改后的图像进行正常的目标检测。

评价：笔者对对抗领域不是很熟悉，不是很理解这个部分。感觉这个部分讲解不是很详细，只是给出整个过程和描述，不是很能理解。

3. CmBN

上图表达的是三种不同的BN方式，理解的时候应该从左往右看，BN是对当前mini-batch进行归一化。CBN是对当前以及当前往前数3个mini-batch的结果进行归一化。而本文提出的CmBN则是仅仅在这个Batch中进行累积。

评价：在消融实验中，CmBN要比BN高出不到一个百分点。感觉影响不是很大。

4. modified SAM

SAM实际上是之前解读的系列中的CBAM, CBAM含有空间注意力机制和通道注意力机制, SAM就是其中的空间注意力机制.

本文将Spatial-wise Attention变为Point-wise Attention, modified SAM中没有使用pooling, 而是直接用一个卷积得到的特征图直接使用Sigmoid进行激活, 然后对应点相乘, 所以说改进后的模型是Point-wise Attention.

评价: 作者并没有给出改进后的SAM和SAM的实验对比,所以并不清楚这个模块的性能到底怎样. 并且在yolov4.cfg中没有发现使用SAM的痕迹, 这非常奇怪..不知道作者将SAM用到了模型的哪个部分.

5. modified PANet

PANet融合的时候使用的方法是Addition, 详解见：CVPR 2018 PANet

这里YOLOv4将融合的方法由加法改为乘法，也没有解释详细原因，但是yolov4.cfg中用的是route来链接两部分特征。

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