YOLOv4的主要思想与YOLOv3基本上是一致的，只是在YOLOv3的基础上加了一些改进，目前YOLOv4的检测效果非常的好。
主要的几点改进：
1、主干特征提取网络的改进：由DarkNet53改进成CSPDarkNet53
2、加强特征提取网络的改进：使用SPP和PANet结构
3、数据增强方面的改进：使用Mosaic数据增强
4、Loss方面的改进：使用CIOU作为回归Loss
5、**函数的改进：使用Mish**函数
1、YOLOv4结构解析
(1) 主干特征提取网络：CSPDarkNet-53
我们可以看到CSPDarkNet53的输入图片大小是4164163，输出三种尺度的特征图：5252、2626、13*13。它与YOLOv3的DarkNet53有哪些区别呢？？
第一点：增加了CSPNet的结构：
DarkNet53主要是由一些残差块堆叠而成，而CSPDarkNet53则是在其基础上增加了CSPNet的结构，可以看下图：
左图就是像YOLOv3一样做一些残差块的堆叠，右图则是增加了CSPNet的结构，也就是将原来的残差块的堆叠进行了一个拆分，拆成左右两个部分，主*分继续进行原来的残差堆叠，另一部分则是像一个残差边，经过少量的处理就直接连到了最后。
第二点：**函数由原来的LeakyReLU改成Mish**函数：
(2) 加强特征提取网络：SPP、PANet
我们可以看到SPP结构做的就是：对最后一个特征层，做不同尺度的最大值池化，然后再堆叠在一起。这样做的好处就是可以增加感受野，分离出显著的上下文特征。PANet结构的主要特点就是：特征的反复融合
2、改进
(1) Mosaic数据增强
优点：根据论文所说其拥有一个巨大的优点是丰富检测物体的背景！且在前向计算的时候一下子会计算四张图片的数据！做法：就是将四张图片拼接在一起
每次读取四张图片—>分别对四张图片进行翻转、缩放、色域变化等，并且按照四个方向位置摆好—>进行图片的组合和框的组合
(2) 标签平滑
标签平滑的思想：就是将标签进行一个平滑，原始的标签是0、1，在平滑后变成0.005(如果是二分类)、0.995，也就是说对分类准确做了一点惩罚，让模型不可以分类的太准确，太准确容易过拟合
(3) CIOU
主要的思想就是直接使用IOU来做回归优化Loss，CIOU就是一种非常优秀的想法。CIOU将目标与anchor之间的距离，重叠率、尺度以及惩罚项都考虑进去，使得目标框回归变得更加稳定，不会像IoU和GIoU一样出现训练过程中发散等问题。而惩罚因子把预测框长宽比拟合目标框的长宽比考虑进去。
(4) 学习率余弦退火衰减
余弦退火衰减法，学习率会先上升再下降，这是退火优化法的思想。
上升的时候使用线性上升，下降的时候模拟cos函数下降。执行多次。
余弦退火衰减有几个比较必要的参数：
1、learning_rate_base：学习率最高值。
2、warmup_learning_rate：最开始的学习率。
3、warmup_steps：多少步长后到达顶峰值。
(5) loss的组成
YOLOv4的Loss分成三部分：位置回归损失、置信度损失、分类损失
位置回归损失：只计算负责预测物体的那些预测框
置信度损失：计算负责预测物体的那些预测框（正样本）、计算不负责预测物体的那些预测框（负样本）
分类损失：只计算负责预测物体的那些预测框
那么如何找出负责预测物体的预测框？？
前面产生y_ture的时候，就已经找到了哪个特征层的哪个网格中的哪个anchor是负责预测物体的，所有在y_pred中找到相应的位置就可以了（正样本），那么剩下的y_pred中的预测框都是不负责预测的（负样本）
这里还有一个问题就是负样本太多了，计算置信度损失的时候会出现正负样本不平衡的问题，那我们如何做？？
我们会计算每个预测框与真实框的IOU值，并且设定一个预测值，大于这个阈值的，我们就忽略它。这样在计算置信度的时候，当我们计算不负责预测物体的那些预测框（负样本）的置信度损失的时候，就可以筛选一部分负样本。也就是我们会首先筛选出那些不负责预测的预测框，然后从中再筛选出与真实框IOU小于阈值的那些框，来计算这个置信度损失。