一.主干Backbone

主干主要是CSPDarknet53组成，其主要是由五层残差网络resblock_body组成，其输入的图像像素是608*608，其中resblock_body有专门的卷积操作来降低分辨率，每一层的resblock_body将像素逐渐降低一倍，其主要功能是提取图像数据的特征信息。

二.颈部

颈部主要是由SPP和PANet组成。SPP主要功能是增加感受野作用。

PANet主要功能是将提取的特征信息转换为坐标，类别等信息。其主要是由上采样和下采样组成，如下图所示：

三.头部

头部的话继续沿袭yolov3的检测头，其三个检测头主要功能是：得到输出之后，与真实数据标注相比较，计算出损失函数（其损失函数主要是由三部分组成：①定位损失②置信度损失③分类损失），然后根据需要对数据格式进行reshape，同时对原始格点坐标做相应的激活。

原论文名字：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

论文链接：

https://link.zhihu.com/?target=http%3A//arxiv.org/abs/2004.10934

官方开源代码：

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/AlexeyAB/darknet

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一.主干Backbone

二.颈部

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