YOLOv4论文(中文版)

摘要        据说有大量的特征可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。需要在大数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。有些特征专门针对某些模型和某些问题，或者只针对小规模数据集;而一些特性，如批处理标准化和剩余连接，适用于大多数模型、任务和数据集。我们假设这些通用特征包括加权剩余连接(WRC)，跨阶段部分连接(CSP)，跨小批处理标准化(CmBN)，自我对抗训练(SAT)

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