首先附上对论文总结的思维导图，帮助大家更好的理解！
摘要
有很多特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并需要对结果进行理论证明。某些特征仅在某些模型上运行，并且仅在某些问题上运行，或者仅在小型数据集上运行；而某些特征（例如批归一化和残差连接）适用于大多数模型，任务和数据集。我们假设此类通用特征包括加权残差连接（WRC），跨阶段部分连接（CSP），交叉小批量标准化（CmBN），自对抗训练（SAT）和Mish激活。我们使用以下新功能：WRC，CSP，CmBN，SAT，Mish激活，马赛克数据增强，CmBN，DropBlock正则化和CIoU丢失，并结合其中的一些特征来实现最新的结果：在MS COCO数据集上利用Tesla V10以65 FPS的实时速度获得了43.5%的AP（65.7％AP50）
