哈喽，大家好，今天我们一起学习一下CV(Computer Vision)领域中，最牛目标检测与识别算法之一：YOLO_v4论文中的精髓部分，论文名称：《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，感兴趣的同学可以自行下载阅读，文末会贴上下载链接。
咱们先看一下YOLO v4算法的Demo (注：视频来源于YouTuBe)
接下来，我将拆解论文中的每一部分，把最精华的部分提取出来与大家分享。相信各位同学读完后，基本上明白YOLO v4干了什么活儿。闲言少叙，我们进入主题：
第一部分：Abstract
首先，我们先看一下在Abstract部分，作者主要概述了YOLO v4算法中的创新点，主要有以下八点：
① Weighted-Residual-Connections (WRC), 加权残差连接
② Cross-Stage-Partial-connections (CSP), 跨阶段局部连接
③ Cross mini-Batch Normalization (CmBN), 跨小批量归一化
④ Self-adversarial-training (SAT), 自对抗训练
⑤ Mish-activation. Mish激活函数
⑥ Mosaic data augmentation, Mosaic数据增强
⑦ DropBlock regularization, DropBlock正则化
⑧ CIoU loss CIoU损失
基于GPU Tesla V100，作者在COCO数据集上，实现了实时检测速度高达65FPS，AP达到43.5%，AP50达到65.7%。不同算法的对比结果，如图所示：
【个人观点：目前YOLO算法系列包含v1 - v5，不过，只有v1 - v4有对应的论文，v5目前还没有正式的论文发表。其实，CV界对v5还是抱有很大的质疑声。等v5算法出了论文，咱们再继续解读。】
第二部分：Introduction
作者总结了YOLO v4算法做出的主要贡献，主要是两个方面：
第一：在检测器训练阶段，引入了目标检测方法：Bag-of-Freebies (BoF) 和 Bag-of-Specials (BoS)；
第二：针对单个GPU训练，对一些最优算法进行修改，比如：CBN, PAN, SAM等；
第三部分：Related work
这一大段内容，作者主要讲了三个方面的内容，即：目前目标检测领域，主流的一些方法：
第一. 目标检测模型
我们直接用论文中的总结，通用的检测模型基本上包含如下几个主要模块。
第二. 在训练(training)阶段，Bag-of-Freebies (BoF)的应用；
在这部分，作者主要讲了三件事情，分别是：
① 数据增强 data augmentation；
② 语义分布 sementic distribution；
③ 目标函数 objective function；
如图所示（这是我做的思维导图，部分截图）：
第三. 在推理(inference)阶段，Bag-of-Specials (BoS)的应用；
在这部分，作者指出通过 plugin modules(插件模型) 和 post-processing methods (后处理方法)能够以很少的推理代价获得目标检测极大的准确性。
如图所示（这是我做的思维导图，部分截图）：
第四部分：Methodology
这是论文中最精华的部分，主要包含四部分：1. 网络结构的选择；2. BoF和BoS的选择；3. 额外的提升；4. YOLO v4的构成；
我们一一来看一下每部分：
第一：网络结构的选择，这里用论文中的示例图：
作者通过实验对比，得出两个结论：
1. 在ImageNet的目标分类上，CSPResNext50网络结构优于CSPDarknet53；
2. 在COCO目标检测上，CSPDarknet53网络结构优于CSPResNext50；
最终，作者在YOLO v4中选用了以下几个组件：
① CSPDarknet53作为backbone；
② SPP模块；
③ PANet路径聚合neck；
④ YOLO v3 作为YOLO v4的head；
第二：BoF和BoS的选择
其实，BoF和BoS都是一些tricks，用来改进模型，提升检测或分类的准确性。
在论文中，作者选取了这些tricks，如下图所示：
第三：额外的提升
在论文中，作者为了使设计的检测器适用于单个GPU，做了如下一些修改：
① 修改1：数据增强 Data augmentation
4张不同的图片混合在一起
② 修改2：自对抗训练 self-adversarial training
③ 修改3：CmBN替换了CBN
④ 修改4：修改SAM的spatial-wise attention为point-wise attention，同时，替换PAN的快捷连接为拼接
第四：YOLO v4的构成
① YOLO v4 由以下三部分构成：
Backbone : CSPDarkent53
Nect : SPP, PAN
Head : YOLOv3
② BoF，BoS 与 backbone，detector 的组合
【备注：这是我根据论文总结的图表】
第五部分：Experiments
该阶段，主要是作者做了很多对比实验，来筛选出最优的组件。
第一：实验过程中的超参数设置（自己看论文吧，比较多）；
第二：在分类训练上，不同特征的影响
测试内容主要包含三个部分，分别是：
① class label smoothing
② data augmentation, bilateral blurring, MixUp, CutMix and Mosaic
③ activations : Leaky-ReLu, Swish, Mish
第三：在检测训练上，不同特征的影响
这部分主要是BoF和BoS在检测器训练过程中的影响。【这部分内容非常详细，建议看论文】
下图是Bag-of-Specials的消融研究对比结果：
第四：在检测训练上，不同backbones和预训练权重的影响
下图，对比实验结果：
第五：在检测训练上，不同min-batch的影响
作者通过实验发现，如果训练策略中加入了BoF和BoS，那么，mini-batch对检测器的性能没有任何影响。
下图，对比实验结果：
下图，这是我关于Experiments的思维导图（部分截图）：
论文中最后的Results和Conclusions这两部分，就是对YOLO v4算法的一个总结。反正，就是说YOLO v4算法非常非常的牛 ~
以下是我详细阅读论文过程中做的思维导图截图（注：暂不公开该思维导图，后续YOLO专题课程中会公开。）
论文下载链接：
https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf
