YOLOv4論文(中文版)

摘要        據說有大量的特徵可以提高卷積神經網絡(CNN)的準確性。需要在大數據集上對這些特徵的組合進行實際測試，並對結果進行理論驗證。有些特徵專門針對某些模型和某些問題，或者只針對小規模數據集;而一些特性，如批處理標準化和剩餘連接，適用於大多數模型、任務和數據集。我們假設這些通用特徵包括加權剩餘連接(WRC)，跨階段部分連接(CSP)，跨小批處理標準化(CmBN)，自我對抗訓練(SAT)

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