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當前最佳的YOLO V4是怎樣煉成的，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
YOLO系列的網絡都有一個共同的特點，即追求網絡精度也追求網絡速度，YOLO V4在此基礎上又多了一個追求，那就是降低硬件要求。YOLO V4 的開發歷程很有意思，其中評估、修改和整合了很多有趣的新技術。
而且其也優化了計算效率，使檢測器在單個 GPU 上也能很好地完成訓練。YOLO V4在這些方面做了調優手段：
加權殘差連接（WRC）
跨階段部分連接（CSP）
跨小批量標準化（CmBN）
自對抗訓練（SAT）
Mish激活
馬賽克數據增強
CmBN
DropBlock正則化
CIoU丟失
有沒有被驚到！
來看看YOLO V4和一些SOTA模型的對比，YOLO V4要比YOLO V3提高了近10個點。
從職業發展來看：YOLO一直是應用最廣的主流算法之一，也是月薪30K以上的工程師標配技能，更是技術和求職風向標，因此能夠搭建檢測模型，并且能夠深刻理解它的同學，定能在求職道路上站穩腳跟！
看完上述內容，你們掌握當前最佳的YOLO V4是怎樣煉成的的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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