针对目标检测模型在提高检测精度的同时会带来更高模型复杂度这一不足,该文提出了一种改进的YOLOv4模型。该模型将通道注意力机制ECA模块加入特征提取网络之中,构建了一个新的YOLOv4模型。通过在PASCAL VOC数据集上的实验表明:该算法在不增加模型大小的前提下提高了检测精度,相比YOLOv4算法在PASCAL VOC 2007测试集上的平均精确度均值@0.5提升了最高3.56mAP,达到了最高83.42mAP,能够解决目标检测性能和模型复杂度之间的矛盾,并提高了检测精度。