深度学习-YOLOv4网络结构详解

简介

论文提出YOLOv4，从图1的结果来看，相对于YOLOv3在准确率上提升了近10个点，然而速度并几乎没有下降.

论文主要贡献如下：

提出速度更快、精度更好的检测模型，仅需要单张1080Ti或2080Ti即可完成训练。
验证了目前SOTA的Bag-ofFreebies(不增加推理成本的trick)和Bag-of-Specials(增加推理成本的trick)的有效性。
修改了SOTA方法，让其更高效且更合适地在单卡进行训练，包括CBN、PAN、SAM等。

方法论
Selection of architecture

对检测模型来说，分类最优的主干网络不一定是最合适的，适用于目标检测的主干网络需满足以下要求：

高输入分辨率，提高小物体的检测准确率。
更多的层，提高感受域来适应输入的增加。
更多的参数，提高检测单图多尺寸目标的能力。

理论来讲，应该选择感受域更大且参数了更大的模型作为主干网络，表1对比了三种SOTA主干网络的，可以看到CSPDarknet53的感受域、参数量以及速度都是最好的，故选其为主干网络。

另外，使用不同大小的感受域有以下好处：

匹配物体大小，可以观察完整的物体。
匹配网络大小，可以观察物体的上下文信息。
超过网络的大小，增加点与最终激活之间的连接数。

为此，YOLOv4加入了SPP block，能够显著地改善感受域大小，而且速度几乎没有什么下降。

另外，使用PANet替换FPN来进行多通道特征的融合。
最终，YOLOv4选择CSPDarknet53作为主干网络，配合SPP模块，PANet通道融合以及YOLOv3的anchor based head。
Selection of BoF and BoS
目前比较有效的目标检测提升的trick：

激活函数: ReLU, leaky-ReLU, parametric