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YOLOv4 介绍及其模型优化方法

一、YOLOv4 介绍

2020 年 4 月，YOLOv4 在悄无声息中重磅发布，在目标检测领域引起广泛的讨论。在 YOLO 系列的原作者 Joseph Redmon 宣布退出 CV 领域后，表明官方不再更新 YOLOv3。但在过去的两年中，AlexeyAB 继承了 YOLO 系列的思想和理念，在 YOLOv3 的基础上不断进行改进和开发，于今年 4 月发布 YOLOv4，并得到了原作者 Joseph Redmon 的承认。YOLOv4 可以使用传统的 GPU 进行训练和测试，并能够获得实时的，高精度的检测结果。与其他最先进的目标检测器的比较的结果如图1.1所示，YOLOv4 在与 EfficientDet 性能相当的情况下，推理速度比其快两倍。相比 YOLOv3 的 AP 和 FPS 分别提高了 10% 和 12%。

图1.1 检测结果对比

YOLOv4 贡献可总结如下：

• 提出了一种实时、高精度的目标检测模型。它可以使用1080 Ti或2080 Ti 等通用GPU来训练快速和准确的目标检测器；

• 在检测器训练阶段，验证了一些最先进的 Bag-of-Freebies 和 Bag-of-Specials 方法的效果；

• 对SOTA方法进行改进，使其效率更高，更适合单GPU训练，包括 CBN，PAN 和 SAM等。

论文地址：YOLOv4: Optimal Speed and Accurac

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