YOLOv4版本最大的改进就是性能较优
1.mosaic数据增强
将四张图像拼接到一张进行训练，间接增加了batch size，提高效率
2.CIOU损失函数
3.SOFT NMS
极大值抑制的策略从直接剔除改为降低分数，有效解决目标覆盖误检
4.SSP Net
将初始不同大小的特征图通过池化调整到统一大小后叠加
5.CSP Net
对于一部分特征图输入，进入ResNet中，另一部分直接拼接到结果上
6.CBAM注意力机制
将特征图中重要的部分，根据channel和位置两部分进行加权叠加
SAM注意力机制
在V4中采用的是SAM机制，只进行空间的注意力机制
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