YOLOv4 論文分享

Abstract 爲了提升卷積神經網絡的準確率，人們提出了許多的特徵。我們需要在大規模的數據集上對這些特徵進行充分的試驗和理論證明。有一些特徵只對特定的模型、特定的問題、特定的數據集管用，而另一些特徵如 batch-norm 和殘差連接對於大多數的模型、任務和數據集都有效。我們假設這些通用的特徵，包括 weighted-residual-connections (WRC)、cross-stage-

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