yolo v4和yolo v3的主要区别是什么？有哪些技术改进？
1个回答
一、输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练BackBone
二、主干网络：将各种新的方式结合起来，包括：CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock
三、Neck：目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层，比如Yolov4中的SPP模块、FPN+PAN结构
四、Prediction：输出层的锚框机制和Yolov3相同，主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss，以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms
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数据科学小K
2020-06-02 23:57
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