YOLOv4-tiny结构是YOLOv4的精简版，属于轻量化模型，参数只有600万相当于原来的十分之一，这使得检测速度提升很大。整体网络结构共有38层，使用了三个残差单元，激活函数使用了LeakyReLU，目标的分类与回归改为使用两个特征层，合并有效特征层时使用了特征金字塔(FPN)网络。其同样使用了CSPnet结构，并对特征提取网络进行通道分割，将经过3×3卷积后输出的特征层通道划分为两部分，并取第二部分。在COCO数据集上得到了40.2%的AP50、371FPS，相较于其他版本的轻量化模型性能优势显著。其结构图如下图所示。
YOLOv4-tiny具有多任务、端到端、注意力机制和多尺度的特点。多任务即同时完成目标的分类与回归，实现参数共享，避免过拟合；端到端即模型接收图像数据后直接给出分类与回归的预测信息；注意力机制是重点关注目标区域特征进行详细处理，提高处理速度；多尺度的特点是将经过下采样和上采样的数据相互融合，其作用是能够分割出多种尺度大小的目标。在对模型进行训练时可以使用Mosaic数据增强、标签平滑、学习率余弦退火衰减等方法来提升模型的训练速度和检测精度。