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Yolo系列总结-创新互联

以下资料由本人观看up主霹雳吧啦Wz的讲解视频总结而来，总结定有不足之处，可移步观看up主本人的视频讲解，讲的很好（给我导打个广告）

创新互联于2013年成立，先为萨尔图等服务建站，萨尔图等地企业，进行企业商务咨询服务。为萨尔图企业网站制作PC+手机+微官网三网同步一站式服务解决您的所有建站问题。文章目录
    • 目标检测数据集
    • 目标检测常见指标
    • yolov1
      • 论文思想
      • 网络结构
      • 损失函数
        • bounding box损失
        • confidence损失
        • classes损失
      • yolov1的局限性
    • yolov2
      • yolov2中的尝试
        • Batch Normalization
        • Hign Resolution Classifier（高分辨率图像）‘
        • Convolutional With Anchor Boxes（采用锚框的预测方式）
        • Dimension Cluters
        • Direct location prediction
        • Fine-Grained Featuires
          • PassThrough Layer实现此目的
        • Multi-Scale Training（多尺度训练方法）
      • 骨干网络
          • BackBone：Darknet-19
      • 模型框架
    • yolov3
      • 骨干网络
          • BackBone：Darknet-53
      • 模型框架
          • 目标边界框的预测
          • 正负样本匹配准则
      • 损失计算
          • 置信度损失
          • 分类损失
          • 定位损失
    • yolov3-spp
      • Mosaic图像增强
      • SPP模块
      • 模型框架
      • 损失函数
        • IoU Loss
        • GIoU Loss
        • DIoU Loss
        • CIoU Loss
        • Focal Loss
          • 引入
          • 使用Focal Loss的原因
          • Focal Loss的定义
          • 损失对比
    • yolov4(2020 CVPR)
      • 介绍
      • 网络结构
        • CSPDarknet53
          • CSP结构
          • Darknet53
        • SSP(同yolov3)
        • PAN结构--Path Aggregation Network
        • yolov4整体网络结构
      • 优化策略
        • Eliminate grid sensitivity--消除grid网格的敏感程度
        • Mosaic data augmentation(同yolov3)
        • IoU threshold(match positive sample)--匹配正样本的IoU阈值
        • Optimizered Anchors--优化锚框
        • CIoU损失函数(同yolov3 SPP)
    • yolov5(v6.1版本)
      • 前言
      • 网络结构(以yolov5-l为例)
        • Back Bone：New CSP-Darknet53
        • Neck：SPPF，New CSP-PAN
        • Head：yolov3 Head
          • Focus模块
        • SPP与SPPF
      • 数据增强
        • mosaic(同上)
        • Copy paste
        • Random affine--随机仿射变换
        • Mix Up
        • Albumentations
        • Augment HSV(Hue， Saturation，Value)
        • Random horizontal flip
      • 训练策略
        • Multi-scale training 多尺度训练(0.5~1.5x)
        • AutoAnchor(For training custom data)
        • Warmup and Cosine LR scheduler
        • EMA(Exponential Moving Average)
        • Mixed precision
        • Evolve hyper-parameters
      • 其他
        • 损失计算
        • 平衡不同尺度损失
        • 消除grid敏感度
        • 匹配正样本(Bulid targets)
    • yolox
      • 前言
      • 网络结构(以yolox-l为例)
      • Anchor-Free
      • 损失计算
      • 正负样本匹配SimOTA

目标检测数据集

每行表示一个物体，属性有图片文件名，物体类别，边缘框，有6个值

COCO数据集，目标检测的经典数据集，80个类别，330k图片，1.5m物体

目标检测常见指标

TP(True Positive): IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次）

FP(False Positive): IoU<=0.5的检测框（或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量）

FN(False Negative): 没有检测到的GT的数量

Precision: TP / (TP + FP) 模型预测的所有目标中，预测正确的比例

Recall: TP / (TP + FN) 所有真实目标中，模型预测正确的目标比例

AP: P-R曲线下面积

P-R曲线: Precision-Recall曲线

mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值

yolov1 论文思想

1.将一幅图像分成SxS个网格(grid cell)， 如果某个object的中心 落在这个网格 中，则这个网格就负责预测这个object。

2.每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box，除了要预测位置的四个参数之外，还要附带预测一个confidence值，共5个。 每个网格还要预测C个类别的分数。B一般取2

每个bounding box要预测五个值，有位置参数，confidence值(置信度)yolo独有参数，每个网格预测C个类别的分数

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

以上图为例，yolov1最终会得到一个7x7x30的tensor。

解释：对于一个7x7的网格来说，每个网格预测2个budding box，每个budding box包括位置信息(x,y,w,h)及confidence,再加上网格的C个类别分数，因此加起来为30

其中x，y表示预测目标框的中心坐标，范围在0-1之间，坐标相对于预测目标框，w，h表示预测目标框的坐标，相对于整个网格，范围同上

confidence定义为预测目标的budding box与真实目标budding box的交并比*Pr(object)，后者取0或1，取零表示网格中不存在当前目标，取1表示网格存在当前目标。yolo中无anchor的概念，直接预测位置信息，与SSD，Fast-Rcnn的区别

在这里插入图片描述

最终得到的目标概率如上，既包括类别的概率，也包括预测目标框与真实目标框的交并比

网络结构

在这里插入图片描述

未标s，默认步距为1

损失函数 bounding box损失

在这里插入图片描述

计算损失采用的都是误差平方和的方法sum-squared error

在这里插入图片描述

如图，在相同偏移的情况下，无论大目标还是小目标，误差都是一样的，但对于小目标预测而言，误差很不理想，大目标却很合适，所以改用采用y=sqrt(x)的方法求误差平方和，在相同偏移的情况下这样能够使小目标的损失大于大目标的损失，从而更去关注小目标的损失，对小目标更为敏感

在这里插入图片描述

confidence损失

在这里插入图片描述

classes损失

在这里插入图片描述

将上述三个损失函数相加，得到最终的损失函数

yolov1的局限性

对群体性的小目标检测结果不理想，比如一群鸟

当目标出现新的尺寸或比例时，效果不理想

主要错误原因来自于定位不准确，没有采用之前的锚框方法

从yolov2开始采取基于锚框的回归预测

yolov2 yolov2中的尝试 Batch Normalization

添加BN层，能够达到将近％2的mAP提升，有利于训练收敛，起到对模型的正则化作用，可以不再使用dropout层

Hign Resolution Classifier（高分辨率图像）‘

采用448x448的输入，能够带来将近％4的mAP提升

Convolutional With Anchor Boxes（采用锚框的预测方式）

基于锚框的偏移使得网络更易学习，简化yolov1中的问题，对于mAP会有轻微我的下降，但召回率提升很大，说明网络有很大的提升空间

Dimension Cluters

采用k-means聚类方法获取anchor

Direct location prediction

让每个anchor去负责预测目标中心落在某个grid cell(网格单元)区域内的目标 ，限制在感受野内

Fine-Grained Featuires

通过passthrough layer使相对底层的特征图和高层的特征图进行融合，从而提升小目标的检测效果

在这里插入图片描述

PassThrough Layer实现此目的

在这里插入图片描述

例子：4x4变成4通道的2x2

Multi-Scale Training（多尺度训练方法）

在迭代若干次后，将网络输入的图片随机修改成其他尺寸

原论文中采用的是加32的整数倍来改编输入尺寸

骨干网络 BackBone：Darknet-19

在这里插入图片描述

19代表有19个卷积层

模型框架

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Filters：卷积核个数 Size：卷积核大小 无标注默认步距为1

Convolution中的Conv2d无偏置

最后的conv2d就是单纯卷积，没有BN，没有激活函数

x5表示一个目标会生成5个anchor，每个anchor有位置参数和类别分数

yolov3 骨干网络 BackBone：Darknet-53

在这里插入图片描述

有53个卷积层，每个框是一个残差结构，没有大池化层，下采样基本都是卷积层来实现的，卷积层替代大池化下采样提升的原因是卷积层的参数是可以学习的

每个Convolutional由如下部分组成：
在这里插入图片描述

无偏置参数

在这里插入图片描述

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在coco数据集上训练，由于会选取三个不同尺寸的anchor模板，因此会输出三个尺度的tensor，每个tensor有85个参数，4个位置参数，一个confidence，80个类别分数

模型框架

从Dark-net53中输出进入以下结果

在这里插入图片描述

concatenate均是在通道维进行拼接

共产生三个输出，预测输出1是13x13的，预测相对较大我的目标；

​ 预测输出2是26x26的，预测相对中等的目标；

​ 预测输出3是52x52的，预测相对较小的目标；

目标边界框的预测

目标中心点的参数并不是相对于anchor的，而是相对于当前整个cell的左上角点，虚线框表示实际的目标框，蓝色框表示预测的目标框，当卷积操作到红色标出的cell中，就产生如下计算，其他cell亦然

在这里插入图片描述
bx，by的范围都是在cell之内的，预测的目标框的中心点限制在当前cell中

这样做，可以加快网络的收敛

正负样本匹配准则

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GT中心点所在的那个cell的AT2被预测为正样本

当三个anchor的模板IoU均大于设定的阈值（上图是0.3）时，会将该cell的三个AT均归纳为正样本，扩充正样本的数量

损失计算

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置信度损失

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对于每个bounding box的目标分数使用逻辑回归计算，采用二值交叉熵损失

pytorch当中的有nn.BCE函数

分类损失

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同样采用二值交叉熵损失计算，并用sigmoid激活函数输出，得到的概率是相互独立的

定位损失

采用的是预测值与真实值的差值再平方的计算方法，类似MSE，在后续的yolo网络中并不是这个损失函数
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yolov3-spp Mosaic图像增强

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BN层用于计算每一个特征层的均值和方差，batch_size越大，得到的均值和方差就更接近整个数据集的均值和方差，但受限于硬件，batch_size是有增长局限的。因此，将多张图片拼接在一起输入网络，可变相地增加了输入网络的batch_size，更好的接近整个数据集的均值与方差

SPP模块

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输入一共分成了四个分支，一个直接接到输出，一个进行5x5的大池化，一个进行9x9大池化。一个进行13x13的大池化，步距均为1，池化之前会对特征矩阵做padding填充，经过上述操作后各个分支的高宽和通道数都不变，最后作拼接，得到通道数x4的特征矩阵

SSP模块3个和1个的比较，随着输入尺寸越来越大，3个SPP模块的效果要更好一些，但是推理时间相应地会增加

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模型框架

与yolov3的区别在于在第一个预测输出之前加了SPP模块

该网络输入图像是512x512的RGB图像
在这里插入图片描述

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损失函数

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IoU Loss

在这里插入图片描述

右上角第三种的交并比最高，效果最好，且三者L2损失一样

IoU损失函数红框所示，或者是1-IoU

相比L2 Loss，用IoU Loss可以更好反映重合程度，具有尺度不变性，即无论矩形框是大是小，重合程度与矩形框的尺寸是无关的

缺点就是两个框不相交时IoU为0，IoU Loss会趋向于无穷大

GIoU Loss

在这里插入图片描述

绿框表示真实的目标框，红色表示网络预测的目标框，蓝色框表示能涵盖绿框和红框并集的最小框，Ac表示蓝框的大小，u表示绿框和红框的并集大小，当绿框和红框重合程度越大，IoU越趋近于1，后面分式越趋近于0，GIoU越趋近于1；相反，绿框和红框距离无限拉远，IoU越趋近于0，分式越接近1，GIoU越趋近于-1

缺点：在高宽比相同以及两框处于水平、垂直的位置关系时，会退化成IoU
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DIoU Loss

改进原因：IoU Loss收敛太慢；GIoU回归不准确

在这里插入图片描述

绿框是真实框，黑色表示一个初始的训练框，蓝框表示基于黑框不断迭代接近真实框的预测框

DIoU在更少的迭代次数下，拟合更准确，右侧表示的三种情况，前两种IoU已经无法反映三者之间的差别了，但DIoU可以

在这里插入图片描述

b表示预测框的中心点坐标，bgt表示真实框的中心点坐标，d是这两个中心点的欧氏距离，c表示两框最小外接矩形的对角线长度

CIoU Loss

在DIoU基础上加上长(高)宽比
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Focal Loss 引入

原论文提到使用Focal Loss反而mAP降2个百分点

Focal Loss都是针对One-stage object detection model的，如SSD,yolo，但会出现Class Imbalance，即正负样本不匹配的问题

一张图像中能够匹配到目标的候选框(正样本)个数一般只有十几个或几十个，而没匹配到的候选框(负样本)大概有10的4次幂-105次幂个，在这10的4次幂-10的5次幂个未匹配到目标的候选框中大部分都是简单易分的负样本(对训练网络起不到什么 作用，但由于数量太多会淹没掉少量但有助于训练的样本)

例如下图的红色框和黄色框的数量比较
在这里插入图片描述

通过hard negative mining的方法筛选正负样本，寻找Loss较大的负样本，但是效果没有使用Focal Loss的效果好

使用Focal Loss的原因

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

当为正样本时，α取1，负样本时α取-1，α用于平衡正负样本的权重

Focal Loss的定义

α无法区分哪些是容易的样本，哪些是困难的样本，因此提出损失函数，降低简单样本的权重，聚焦去训练难以分辨的样本，引入1-Pt的γ次幂

在这里插入图片描述

1-Pt的γ次幂可以降低易分样本的损失贡献

在这里插入图片描述

最终公式：
在这里插入图片描述

γ是超参数，α是平衡因子，γ、α分别取2,0.25时，mAP最高

损失对比

p–预测概率 y–取1表示正样本，取0表示负样本， CE–交叉熵损失 FL–论文提出的损失

rate–两种损失的比值

α=0.25，γ=2的情况下

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蓝色两行表示易分类的正样本；红色两行表示易分类的负样本；采用FL确实降低易分样本的权重

后两行表示难学习的正负样本，FL可以更好的学习难学习的样本

缺点：调参的影响大，训练集要标注准确，易受噪音干扰

yolov4(2020 CVPR) 介绍

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网络结构 CSPDarknet53 CSP结构

CSP结构作用：增强CNN的学习能力；移除计算瓶颈；降低显存使用

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part1和part2通道数均减半，part2经过两个ResBlock再接ConvBNMish，然后拼接输出，如上图所示

Darknet53

Mish激活函数：Mish=x * tanh(ln(1+e^x))

Mish激活函数无边界(即正值可以达到任何高度)避免了由于封顶而导致的饱和。理论上对负值的轻微允许允许更好的梯度流，而不是像ReLU中那样的硬零边界。

mish函数具有以下几个特点:1、无上限，但是有下限；2、光滑；3、非单调

img

与其他激活函数比较

img

ConvBNMish结构由一个卷积层，一个BN层，一个Mish激活函数组成

ResBlock主分支是一个1x1、步距为1的ConvBNMish加上一个3x3、步距为1的ConvBNMish，

然后在输出端与输入端进行通道维的拼接

在DownSample1中的CSP结构中，两分支的通道数并未减半，之后的DownSample才开始减半

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SSP(同yolov3) PAN结构–Path Aggregation Network

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FPN模块：将高层的语义信息与低层的融合

在这里插入图片描述

在此基础上加上一个模块，该模块是将低层的语义信息与高层的融合，就是PAN模块

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另外不同的是，原始PANNet中，特征层与特征层的融合采用的是相加的方法，而yolov4采用的是通道维相加的方法

在这里插入图片描述

yolov4整体网络结构

在这里插入图片描述

优化策略 Eliminate grid sensitivity–消除grid网格的敏感程度

在这里插入图片描述

上图会有极端情况，即gt box的中心点落在grid的顶点时，我们希望网络预测的tx，ty是0，

但sigmoid函数在x趋向于负无穷时才会到0，这种数值网络一般无法达到

下图引入缩放因子来解决这个问题，但会导致预测中心点出框的问题(未解释)

在这里插入图片描述

最后两行是yolov5中的公式，y取到的范围更广，y对x更加敏感了

Mosaic data augmentation(同yolov3) IoU threshold(match positive sample)–匹配正样本的IoU阈值

在这里插入图片描述

通过之前的消除grid网格敏感度，可以得到更多的正样本数量，上图所示三个网格的AT2都会对应成正样本，根据上面提到的右下角公式可以推断左上角的网格不在内，因为左上角点与黑点的x，y偏移量是超过公式提供的值域的，因此不算在内
在这里插入图片描述

右下角极端情况，x，y偏移量分别刚好等于0.5,1.5，这时只采用刚好落入该grid cell的anchor框，yolov5中这种cell的扩散都是上下左右方向的，不会有斜对角

Optimizered Anchors–优化锚框

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CIoU损失函数(同yolov3 SPP)

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yolov5(v6.1版本) 前言

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右上角主要针对输入分辨率是640x640的图片，下采样倍率大达到32倍，与之前的一样，预测特征层也有三层

左下角主要针对输入1280x1280的图片，更高分辨率，下采样倍率大达到64倍，预测特征层有四层

性能对比
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网络结构(以yolov5-l为例) Back Bone：New CSP-Darknet53 Neck：SPPF，New CSP-PAN Head：yolov3 Head

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Focus模块

输入的特征层每2x2大小化成一个patch，然后标注四个位置，然后画出若干个这样的patch，然后将每个patch中位置一样的块拼成新的特征层，如此一来，原来的输入特征层高宽减半，通道方向翻了4倍，再接上一个3x3的卷积层
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SPP与SPPF

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池化部分并行改串行，每一个串行都等价于一个并行模块，采用更小的卷积核，计算量也会更小

数据增强 mosaic(同上) Copy paste

不同图像的目标复制粘贴，前提是数据集中必须要有每个目标的实例分割标签

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Random affine–随机仿射变换

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包括旋转、平移、缩放、错切

Mix Up

将两张图片按一定透明程度混合成新图片
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Albumentations

滤波，直方图均衡化，改变图片质量，源代码默认不使用

Augment HSV(Hue， Saturation，Value)

调节色度，饱和度，明度

在这里插入图片描述

Random horizontal flip

水平随机翻转

训练策略 Multi-scale training 多尺度训练(0.5~1.5x)

比如训练输入图片是640x640，那么实际训练图片大小是在0.5x640到1.5x640之间的，随机取值，且取32的整数倍(受下采样的倍率影响)

AutoAnchor(For training custom data)

一般自己数据集启用，数据集的目标大小与常见的数据集目标差异过大时，建议采用，他会自动生成新的anchor，迁移学习时该方法不可用

Warmup and Cosine LR scheduler

以cos函数的形式改变学习率

EMA(Exponential Moving Average)

相当于给学习的变量增加动量，更新参数会更加平滑

Mixed precision

混合精度训练，可减少GPU显存占用，理论减半，加速两倍训练，适合非常大型网络模型的训练，需要GPU支持该方法

Evolve hyper-parameters

炼丹，建议采用官方的超参数

其他 损失计算

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λ是超参数，平衡因子

平衡不同尺度损失

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对每个目标的权重设置

P3–小目标

P4–中等目标

P5–大目标

消除grid敏感度

在这里插入图片描述

tx,ty – 网络预测的目标中心点相对于当前grid cell左上角的偏移参数

cx,cy – 当前grid cell左上角的坐标

问题仍然是目标中心点落在grid cell边界上时所产生的正无穷和负无穷的问题

解决方法引入缩放因子，同yolov4
在这里插入图片描述

另外的变换，对高宽进行改进
在这里插入图片描述

修改原因：https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/471

th，tw过大会出现指数爆炸，训练不稳定的情况，改用之后，限制在0~4之间

匹配正样本(Bulid targets)

在这里插入图片描述

先计算gt与每个anchor的高度和宽度比值

然后求rw-max和rh-max，计算gt与anchor在高度和宽度方向的差异，差异越小，这两个数据越接近于1

最后计算在高度和宽度方向差异大的比例

设立阈值anchor-t，若r-max小于anchor-t，则匹配成功，anchor-t的取值是跟上面的缩放后的值域有关

后续步骤与yolov4一致

在这里插入图片描述

通过之前的消除grid网格敏感度，可以得到更多的正样本数量，上图所示三个网格的AT2都会对应成正样本，根据上面提到的右下角公式可以推断左上角的网格不在内，因为左上角点与黑点的x，y偏移量是超过公式提供的值域的，因此不算在内

在这里插入图片描述

右下角极端情况，x，y偏移量分别刚好等于0.5,1.5，这时只采用刚好落入该grid cell的anchor框，yolov5中这种cell的扩散都是上下左右方向的，不会有斜对角

yolox

Anchor-Free思想(Fcos网络用过)

decoupled detection head–解耦检测头

advanced label assigning strategy(SimOTA)–更好的正负样本匹配的策略

前言

在这里插入图片描述

网络结构(以yolox-l为例)

它是基于YOLO v5构建的，所以Backbone以及PAN部分和YOLO v5是一模一样的，注意这里说的YOLO v5是对应tag:v5.0版本的(开头有focus模块，中间用的是SPP结构)，而我们之前讲的YOLO v5文章中是tag:v6.1版本，所以在Backbone部分有些细微区别

在这里插入图片描述

除了右边的三个检测头，剩下的部分都是yolov5-l

在这里插入图片描述

采用解耦和耦合的检测头的对比，新的检测头参数是不共享的，Focus中是共享的

乘4代表只预测四回参数，不需要再乘以anchor模板个数，anchor-free的网络特点

Anchor-Free

在这里插入图片描述

与yolov4、v5相比，四个参数的计算去除了anchor的高宽参数，凸显anchor-free思想

不考虑anchor

损失计算

在这里插入图片描述

检测头有三个分支，分类分支Cls，回归分支Reg，以及Obj分支（正样本gt标签为1，负样本gt标签为0）

Anchor-Point—由于是anchor-free方法，这指的是特征图中的每一个grid-cell，Npos代表的就是被分为正样本的grid-cell个数

正负样本匹配SimOTA

SimOTA是由OTA（Optimal Transport Assignment）简化得到的，OTA也是旷视科技

同年出的一篇文章，论文名称叫做《Optimal transport assignment for object detection》

目的是将匹配正负样本的过程看成一个最优传输问题。

在这里插入图片描述

消融实验均基于yolov3比较

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

计算cost时需要进行预筛选，否则计算成本会很高

在这里插入图片描述

fixed center area–通过计算得到这个区域框，该区域框与GT box的重合部分的anchor-point（图中黄色√） 右侧公式除了类别损失和回归损失之外，还加了一项

对交集区域取反，也就是图中黑色√的anchor point，在其前乘以一个很大的参数，这里是10万

这样在最小化cost的过程中，就会逼迫优先选择交集之内的anchor point，不够时再选取黑色的部分

在这里插入图片描述

表1：将每个anchor point与gt计算cost，得到一个cost矩阵

IoU是每个anchor point预测的目标边界框和每个gt之间的IoU，这个数值在计算回归损失时会得到

n_candidate_k = min(10, ious_in_boxes_matrix.size(1)) 在10和anchor point个数之间取最小，上图得到的是6，根据IoU选取前六个anchor point得到表2

在这里插入图片描述

dynamic_ks = torch.clamp(topk_ious.sum(1).int(), min=1)

针对每个gt所分配的正样本个数是不一样的，是动态计算得到的

对每一行求和再去整（向下取整），也就是说对gt1，有三个anchor point与之对应，gt2同理，

计算得到每个gt的dynamic_ks之后，根据dynamic_ks以及cost分配对应的Anchor point，根据最小化cost原则，选取cost表（表1）中三个最小的cost值所对应的anchor point

以上图为例，gt1选取A1 A2 A5, gt2选取A3 A4 A5，进而得到anchor point分配矩阵，如下图
在这里插入图片描述

这里A5对gt1和gt2都是正样本，为了消除歧义，此时需对比一开始计算的cost矩阵，将anchor point分配给cost较小的那个gt，上图gt2更小，因此A5的真实标签就是gt2，得到下图

在这里插入图片描述

此时，就已经找到了所有的正样本，也就是将gt分配给了对应的anchor point，其他均为负样本

正负样本匹配完之后，便可计算损失

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