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目标检测复习之YOLO系列

目标检测之YOLO系列

YOLOV1:

YOLOV2:

YOLOV2总结：

  • Better
  1. Batch Normalization
BN可以提升模型收敛速度，而且可以起到一定正则化效果，降低模型的过拟合
YOLOv2使用BN，不使用dropout
  1. High Resolution Classifier
将分辨率由224*224(ImageNet分类尺寸)增加至448*448
  1. Convolutional With Anchor Boxes
使用先验框提高召回率
  1. Dimension Clusters
使用聚类算法生成先验框
  • Faster
  1. 使用Darknet-19主干网络

YOLOV3:

YOLOV3总结:

  • 数据处理部分
  • Backbones部分
DarkNet53, 网络结构如下：

  • Neck部分
FPN
  • Head部分
见网络结构图
  • 激活函数
LeakyReLU

  • 损失函数
目标类别损失/目标置信度损失 --> 二值交叉熵损失(Binary Cross Entyopy)
目标定位损失 --> Sum of Squared Error Loss(只有正样本才有目标定位损失)
    L(loc) = sum(sigmod(tx-gx)**2 + sigmod(ty-gy)**2 + (tw-gw)**2 + (th-gh)**2)
  • 其他
    在yolov3中，关于预测的目标中心点坐标计算公式是:
    见图：

YOLOV4:

YOLOV4总结:

  • 数据处理部分
1. Mosaic data augmentation
2. CutMix data augmentation
  • Backbones部分
CSPDarknet53
  • Neck部分
SPP
PAN
  • Head部分
和YOLOv3的head部分一样
  • 正负样本分配部分
1. 在yolov3中一个GT都只分配一个Anchor, 在ylov4中(以及u版的yolov3-spp)中一个gt可以同时分配给多个anchor

2. 在Bubbliiiing版本的代码中可以描述如下:（3个head分别对应anchor为[0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]）

  a: anchor有9个，gt有10个  每个anchor和gt进行左上角对齐并且计算iou从大到小排序(shape:[10,9])

  b: 例如第一个gt算出来的最大iou的anchor的index=4,但是该层的anchor索引是6，7，8，所以该gt不属于该head

  c: 如果计算出该gt与anchor对应的index=6: 将该gt缩放到该head的大小，该gt的中心点落在网格中的点. 该网格中的
      点包含的信息有(x,y,w,h,conf,cls). 然后和预测出来的进行对比和计算(在该版本中计算方式同yolov3)

  d: 使用sigmod激活函数的取值范围是[0, 1]，要想取值0,1那么预测值需要取得无穷(在后续的yolov5中有改进)
  • 损失函数部分
分类损失:
定位损失: CIOU，ciou的计算方式如下:

  • 激活函数
Mish激活函数
  • 其他
Class label smoothing(标签平滑策略)
学习率余弦退火衰减

YOLOV5:

YOLOv5总结：

  • 数据处理部分
yolov5提供的数据增强技术有:
1. Mosaic
2. Copy paste (需要segments数据)
3. Random affine 仿射变换  作者只使用了Scale和Translation(缩放和平移)
4. MixUp
  • Backbones部分
Backbone: new CSP-Darknet53(使用了FCOS模块后面使用6*6大小的卷积替换)
  • Neck部分
spp, pan
  • head:
yolov3 head
  • 损失函数
Classes loss，分类损失，采用的是BCE loss，注意只计算正样本的分类损失
Objectness loss，obj损失，采用的依然是BCE loss
Location loss，定位损失，采用的是CIoU loss
  • 其他
消除网格在断点等取不到值的情况
bx = (2*sigmod(tx) - 0.5) + cx
by = (2*sigmod(ty) - 0.5) + cy
那么就将原来的取值范围有[0, 1]变化到[-0.5, 1.5],也为后面使用相邻的网格预测点作为正样本奠定基础
同时:
bw = pw * (28sigmod(tw))**2
bh = ph * (28sigmod(th))**2
防止梯度爆炸，将范围调整到(0,4)也为后面的正负样本分配奠定基础

YOLOV5

网络结构图

正负样本匹配

yolov5基于anchor based,在开始训练前，会基于训练集中gt（ground truth 框），通过k-means聚类算法，先验获得9个从小到大排列的anchor框。先将每个gt与9个anchor匹配（以前是IOU匹配，yolov5中变成shape匹配，计算gt与9个anchor的长宽比，如果长宽比小于设定阈值，说明该gt和对应的anchor匹配），

如上图为yolov5的网络架构，yolov5有三层网络，9个anchor, 从小到大，每3个anchor对应一层prediction网络，gt与之对应anchor所在的层，用于对该gt做训练预测，一个gt可能与几个anchor均能匹配上。所以一个gt可能在不同的网络层上做预测训练，大大增加了正样本的数量，当然也会出现gt与所有anchor都匹配不上的情况，这样gt就会被当成背景，不参与训练，说明anchor框尺寸设计的不好。

在训练过程中怎么定义正负样本呢，因为yolov5中负样本不参与训练，所以要增加正样本的数量。gt框与anchor框匹配后，得到anchor框对应的网络层的grid，看gt中心点落在哪个grid上，不仅取该grid中和gt匹配的anchor作为正样本，还取相邻的的两个grid中的anchor为正样本。


如上图所示，绿色的gt框中心点落在红色grid的第三象限里，那不仅取该grid,还要取左边的grid和下面的grid，这样基于三个grid和匹配的anchor就有三个中心点位于三个grid中心点，长宽为anchor长宽的正样本，同时gt不仅与一个anchor框匹配，如果跟几个anchor框都匹配上，所以可能有3-27个正样本，增大正样本数量。

YOLOV6

模型的整体框架

yolov6的正负样本匹配

  • 参考: https://mp.weixin.qq.com/s/nhZ3Q1NHm3op8abdVIGmLA
  • yolov6的正负样本匹配策略同yolox，yolovx因为是anchor free，anchor free因为缺少先验框这个先验知识，理论上应该是对场景的泛化性更好，同时参见旷视的官方解读：Anchor 增加了检测头的复杂度以及生成结果的数量，将大量检测结果从NPU搬运到CPU上对于某些边缘设备是无法容忍的。
  • yolov6中的正样本筛选，主要分成以下几个部分：
  1. 基于两个维度来粗略筛选；
  2. 基于simOTA进一步筛选。
  • 具体步骤如下

    tie标签的gt如图所示，找到gt的中心点（Cx,Cy）,计算中心点到左上角的距离（l_l,l_t）,右下角坐标（l_r,l_b）,然后从两步筛选正样本：
  1. 第一步粗略筛选第一个维度是如果grid的中心点落在gt中，则认为该grid所预测的框为正样本，如图所示的红色和橙色部分，第二个维度是以gt的中心点所在grid的中心点为中心点，上下左右扩充2.5个grid步长范围内的grid，则默认该grid所预测的框为正样本，如图紫色和橙色部分。这样第一步筛选出31个正样本（注：这里单独一层的正样本，yolov6有三个网络层，分别计算出各层的正样本，并叠加）。
  2. 通过SimOTA进一步筛选：SimOTA是基于OTA的一种优化，OTA是一种动态匹配算法，具体参见旷视官方解读SimOTA
    SimOTA流程如下:
    1. 计算初筛正样本与gt的IOU，并对IOU从大到小排序，取前十之和并取整,记为b(用来决定改gt分配多少个正样本)。
    2. 计算初筛正样本的cos代价函数，将cos代价函数从小到大排列，取cos前b的样本为正样本。同时考虑同一个grid预测框被两个gt关联的情况，取cos较小的值，该预测框为对应的gt的正样本。

YOLOV7

模型的整体框架

yolov7正负样本匹配

yolov7因为基于anchor based , 集成v5和v6两者的精华，即yolov6中的第一步的初筛换成了yolov5中的筛选正样本的策略，保留第二步的simOTA进一步筛选策略。

同时yolov7中有aux_head 和lead_head 两个head ,aux_head做为辅助，其筛选正样本的策略和lead_head相同，但更宽松。如在第一步筛选时，lead_head 取中心点所在grid和与之接近的两个grid对应的预测框做为正样本，如图绿色的grid, aux_head则取中心点以及周围的4个预测框为正样本。如下图绿色＋蓝色区域的grid.

同时在第二步simOTA部分，lead_head 是计算初筛正样本与gt的IOU，并对IOU从大到小排序，取前十之和并取整,记为b。aux_head 则取前二十之和并取整。其他步骤相同，aux_head主要是为了增加召回率，防止漏检，lead_head再基于aux_head 做进一步筛选。

  • -----------------------2022-9-12补充-------------------------

YOLOX:

除了YOLOX，yolov1属于anchor-free目标检测方法外，其他的yolo系列都属于anchor-base方法

YOLOX总结

  • 数据增强部分
Mosaic
Mixup
  • Backbone
CSPDarknet53
  • Neck部分
spp + pan
  • Head部分
使用decoupled head(将分类头和回归头分开)
posted @ 2022-04-01 15:57  zranguai  阅读(386)  评论(0)  编辑  收藏  举报