"Bolsa de cosas gratuitas" se refiere a los métodos que mejoran la precisión del entrenamiento de YOLOv4 sin aumentar el coste de la inferencia. Estas técnicas incluyen varias formas de aumento de datos, como distorsiones fotométricas (ajuste de brillo, contraste, etc.) y distorsiones geométricas (escalado, recorte, volteo, rotación). Al aumentar la variabilidad de las imágenes de entrada, estos aumentos ayudan a YOLOv4 a generalizarse mejor a distintos tipos de imágenes, mejorando así su robustez y precisión sin comprometer su rendimiento en tiempo real.