YOLO v4相比较YOLO v3的改进之处

1. 输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练
2. BackBone主干网络：将各种新的方式结合起来，包括：CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock
3. Neck：目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层，比如Yolov4中的SPP模块、FPN+PAN结构
4. Prediction：输出层的锚框机制和Yolov3相同，主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss，以及预测框筛选的nms变为DIOU_nm

输入端 

（1）Mosaic数据增强

Mosaic数据增强则采用了4张图片，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。

BackBone创新

（1）CSPDarknet53

Yolov4在主干网络Backbone采用CSPDarknet53网络结构，主要有三个方面的优点：

优点一：增强CNN的学习能力，使得在轻量化的同时保持准确性。

优点二：降低计算瓶颈

优点三：降低内存成本

（2）Mish激活函数

Yolov4的Backbone中都使用了Mish激活函数，而后面的网络则还是使用leaky_relu函数。

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来源： https://blog.csdn.net/inaner/article/details/121720546