Neck에서는 입력 특징맵에 대해 3가지 커널 사이즈로 max pooling한 후 concatenation을 진행하는 SPP [1]} 기법을 통해 여러 크기의 입력에 대한 정확도를 향상시켰다. 또한 Bottom-up path augmentation 기법을 통해 원활한 정보흐름을 가능하게 하는 PANet [2]} 구조를 적용시켜 정확도를 높였다. PANet은 Convolution layer로 이뤄진 피라미드 구조에 최하단 특징맵과의 Short-cut과 Convolution layer로 구성된 새로운 피라미드 구조를 만든다. YOLOv4에서는 PANet을 도입하여 정보의 흐름을 원활하게 하며 경량화를 통해 발생되는 정확성 손실의 문제를 보완한다.

Техника SPP (конкатенация после выполения пулинга, осуществленного с использованием трех различных размеров ядер) была применена для Neck, улучшив точность для нескольких размеров входных данных [1]. Также, для улучшения информационного потока, была использована структура PANet [2], которая применяет метод аугментации Bottom-up path. PANet создает пирамидальную структуру из слоев свертки, включая новую структуру пирамиды, состоящую из Short-cut с самым нижним уровнем карты признаков и слоя свертки. В YOLOv4 была внедрена техника PANet, котрая позволяет гладко передавать информацию и компенсировать потерю точности, связанную с легковесным подходом.