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论文也对比了检测端的BoS ， 从结果来看 ， SPP、PAN和SAM同时使用时效果最好 。
InfluenceofdifferentbackbonesandpretrainedweightingsonDetectortraining

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论文研究了不同主干网络对检测准确率的影响 ， 可以看到CSPDarknet53能更好地适应各种改进 。
Influenceofdifferentmini-batchsizeonDetectortraining

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论文对比了不同的mini-batch大小下的检测准确率 ， 在加入BoF和BoS训练策略后 ， mini-batch的改变几乎对准确率没有影响 。
Results

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表8、9和10分别为MaxwellGPU、PascalGPU和VoltaGPU上的实验结果 ， 从大量的实验对比来看 ， YOLOv4在速度和准确率上都十分耐看 。

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结论
YOLOv4在速度和准确率上都十分优异 ， 作者使用了大量的trick ， 论文也写得很扎实 ， 在工程还是学术上都有十分重要的意义 ， 既可以学习如何调参 ， 也可以了解目标检测的SOTAtrick 。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934
论文代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet

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