目标检测之yolo系列模型-yolov4/yolox

输出都是13X13X2046，和原始的拼接起来，最后的shape为13X13X2046。CSP是可以增强CNN学习能力的新型结构，CSPNet将底层的特征映射分为两部分，一部分经过密集块和过渡层，另一部分与传输的特征映射结合到下一阶段。（3）网络实质上是看不见anchor box的，在anchor box的基础上进行边界回归更像是一种在范围比较小时候的强行记忆。降低易分样本的loss贡献，让网络专

Thomas_Cai

1347人浏览 · 2023-04-05 13:48:08

Thomas_Cai · 2023-04-05 13:48:08 发布

文章目录

一、yolov4较yolov3的优化点

https://www.cnblogs.com/cucwwb/p/13166288.html

总结：
（1）对主干网络进行了修改，将原先的Darknet53改为CSPDarknet53，其中是将激活函数改为Mish激活函数，并且在网络中加入了CSP结构。
（2）对特征提取过程的加强，添加了SPP，PANet结构。
（3）在数据预处理阶段加入Mosaic方法。
（4）在损失函数中做了改进使用了CIOU作为回归Loss。

$Mish() = x×tanh(ln^{(1+e^x)})$

1.1 网络结构层面

(1) CSPDarknet53（借用CSP结构）

CSP是可以增强CNN学习能力的新型结构，CSPNet将底层的特征映射分为两部分，一部分经过密集块和过渡层，另一部分与传输的特征映射结合到下一阶段。
在这里插入图片描述

原文表达的作用：
加快网络的推理速度，减少对显存的使用，并且提升网络的学习能力。

更强的CNN的学习能力；
移除计算瓶颈；
减小使用的内存；

原文通过通道分割，但实际上不是，代码中是先用卷积下采样，然后分别输入两个conv结构中。
在这里插入图片描述

(2) SPP

优点：解决多尺度的问题
分别经过卷积和大小5X5，步距为1，padding为2；卷积和大小9X9，步距为1，padding为4；卷积和大小13X13，步距为1，padding为6；输出都是13X13X2046，和原始的拼接起来，最后的shape为13X13X2046。

此处输入图片的描述

附：卷积和的计算公式

$\frac{input - keral + padding * 2}{stride} + 1$

(3) PAN（借用PANet）

上采样：FPN
上采样+下采样：PAN
特征融合：CONCAT策略，在深度方向进行拼接

1.2 优化策略

(1) mosaic 4张不同的图片拼接起来

(2) ciou

IOU：一般的iou，两个框的交集除以并集
GIOU：= $i o u - ((A C - U) / A C)$
其中， AC为两个框的外接矩形的面积，U为两个框的并集的面积
缺点：

当两个框并列时，退化为IOU计算公式；
两个框，小框在大框中时，无法衡量两个框的位置关系，基于这一点提出DIOU；

DIOU：= $iou - (d^2 / c^2)$
其中d为两个框中心点的距离，c为两个框外接矩形的对角线的距离
CIOU：= $iou - (d^2 / c^2 + av)$
考虑到了距离和框的宽高
此处输入图片的描述

这也是两者在loss function上的区别：

YOLO V4相较于YOLO V3,只在bounding box regression做了创新，用CIOU代替了MSE，其他两个部分没有做实质改变。

(3) 消除grid网格敏感——预测目标中心点可以取到网格边界/增加正样本的数量 Eliminate grid sensitivity

回顾yolov3
预测目标边界框的时候，通过1X1卷积层滑动grid cell会针对每个anchor预测回归框参数以及每个类别的score分数，回归参数则为 $t_x,t_y,t_w,t_h$ ，公式如下:虚线为anchor，蓝色为gt框。

问题在于sigmoid激活函数在0和1范围内取值，因此如果真实目标的中心点刚好落在grid cell边界上，是无法预测正确的。
yolov4的改进：修改激活函数

二、yolox较yolov4的优化点

网络结构基于yolov5 v5.0构建的

2.1 网络更新–解耦检测头

加速收敛，提升AP，参数不共享；类别一个检测头，位置和objectness共用一个检测头；

需要注意的是，实验效果是跟yolov3进行比较，看结果是能更快的收敛，但网络是从yolov5借鉴的，所以效果就emmm值得商榷，结果如下：
在这里插入图片描述

2.2 Anchor-Free机制以及优缺点

anchor-free机制
在每个grid cell来预测四个参数 $t_x, t_y, t_w, t_h$ ，这里是相对特征层的，还原到原图需要乘以步距。可以看到跟anchor没关，是个anchor-free的网络。
优点：

使用类似分割的思想来解决目标检测问题；
不需要调优与anchor相关的超参数；
避免大量计算GT boxes和anchor boxes 之间的IoU，使得训练过程占用内存更低。

缺点：
https://m.fx361.com/news/2022/0413/10766620.html
1.正负样本极端不平衡；
2.语义模糊性（因为主要靠关键点检测，如果两个目标中心点距离太近，更甚重叠，就会造成语义模糊）；
现在这两者大多是采用Focus Loss和FPN来缓解的，但并没有真正解决。

2.2.1 (附录) Anchor-based机制的优缺点

优点：
（1）使用anchor机制产生密集的anchor box，使得网络可直接在此基础上进行目标分类及边界框坐标回归；
（2）密集的anchor box可有效提高网络目标召回能力，对于小目标检测来说提升非常明显。
缺点：
（1）anchor机制中，需要设定的超参：尺度(scale)和长宽比( aspect ratio)是比较难设计的。这需要较强的先验知识。
（2）冗余框非常之多，会造成正负样本严重不平衡问题，也是one-stage算法难以赶超two-stage算法的原因之一。
（3）网络实质上是看不见anchor box的，在anchor box的基础上进行边界回归更像是一种在范围比较小时候的强行记忆。
（4）基于anchor box进行目标类别分类时，IOU阈值超参设置也是一个问题。
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原文链接：https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/107864527

此处输入图片的描述

2.3 更先进的正负样本匹配策略（simOTA）

一句话解释：目标时怎样以最低的成本(cost)将GT分配给对应的样本，公式为：
在这里插入图片描述
最小化cost可以理解为让网络以最小的学习成本学习到有用的知识。

步骤

（1）预筛选grid cell
根据GT box和fixed center area来选取grid cell
在这里插入图片描述
（2）cost具体计算公式

（3）计算得到grid去预测哪个GT代价更小
（3.1）计算grid与GT的cost矩阵

（3.2）计算grid与GT的IoU矩阵

（3.3）在grid与GT的IoU矩阵中计算grid的数量

（3.4）最后根据grid数量取cost矩阵中cost最小的 grid对应的gt框，再得到分配矩阵，1为正样本，0为负样本

（3.5）如果同一个grid分配给了多个GT框的话，选取cost最小的那个GT。

三、focal loss

3.1 背景

针对one-stage的模型，目的是解决正负样本不均衡的问题。(负样本会有1w-10w，权重小，数量多也会过多关注)

3.2 做法

降低易分样本的loss贡献，让网络专注于学习难分的样本，达到平衡样本的目的，因为负样本数量巨多，就会有很多的易分样本。

3.3 更细节

类别不平衡问题是目标检测任务中常见的问题之一，即在标注数据中，某些类别的样本数量远远大于其他类别的样本数量。这会导致模型对于少数类别的识别能力较弱，易于因为平衡问题导致分类性能下降。Focal Loss正是为了解决这一问题而提出的一种损失函数。

Focal Loss是一种动态平衡损失函数，它主要通过调整难易样本的权重，使得难以分类的样本更受重视，而易分类的样本则更加忽略，从而解决了数据类别不平衡的问题。具体而言，Focal Loss将正常的二元交叉熵损失函数分解为两个部分，分别考虑易分和难分样本的权重：

$FL(p_t) = -(1-p_t)^\gamma \log(p_t)$

其中， $p_t$ 是预测概率， $1-p_t$ 是样本权重， $\gamma$ 是调整因子，用于平衡易分和难分样本的权重。 $\gamma$ 取值越大，难分样本获得的权重越多，容易分样本的权重越少。

Focal Loss的原理是通过平衡权重，让难分样本在损失函数中所占据的比例变大，从而给予更大的惩罚，在训练中更容易识别这些样本。在实验中，Focal Loss已经被证明可以提高目标检测的性能和准确性，特别是在类别不平衡问题比较严重的数据集中表现更为突出。

参考：
yolo系列：
https://blog.csdn.net/ThomasCai001/article/details/123593690?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22123593690%22%2C%22source%22%3A%22ThomasCai001%22%7D
yolov3：https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381
yolox：https://www.bilibili.com/video/BV1JW4y1k76c/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_history.content.click&vd_source=82b50e78f6d8c4b40bd90af87f9a980b

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