La arquitectura de YOLOv4 incluye varios componentes clave: la columna vertebral, el cuello y la cabeza. La columna vertebral, que puede ser modelos como VGG, ResNet o CSPDarknet53, está preentrenada para predecir clases y cuadros delimitadores. El cuello, que utiliza PANet, conecta mapas de características de diferentes etapas para una extracción exhaustiva de datos. Por último, la cabeza, que utiliza configuraciones de YOLOv3, realiza las detecciones finales de objetos. YOLOv4 también emplea técnicas de "bolsa de cosas gratuitas" como el aumento de datos en mosaico y la regularización DropBlock, optimizando aún más su velocidad y precisión.