YOLOv4 论文分享

Abstract 为了提升卷积神经网络的准确率，人们提出了许多的特征。我们需要在大规模的数据集上对这些特征进行充分的试验和理论证明。有一些特征只对特定的模型、特定的问题、特定的数据集管用，而另一些特征如 batch-norm 和残差连接对于大多数的模型、任务和数据集都有效。我们假设这些通用的特征，包括 weighted-residual-connections (WRC)、cross-stage-

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