目标检测 One Stage Detection（Yolo 系列下）

最新推荐文章于 2024-03-24 09:37:20 发布

原创最新推荐文章于 2024-03-24 09:37:20 发布 · 346 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#神经网络 #深度学习

AI保研之旅专栏收录该内容

19 篇文章

订阅专栏

在这里插入图片描述

目标检测 One Stage Detection (Yolo系列下)

因为YoloV4信息量其实是比较大的，但是创新点确实是比较少。所以把它单独拿出来讲。其中还有很多的优化和网络参数的调节技巧。

YoloV4：

很可惜，Joe Sir退出了CV界，虽然Yolo系列仍然在更新，但是还是不免有些寂寞了。YoloV4的更新主要是有以下几个方面：数据増广方面，还有模型Module方面，把CBN改成了CmBN，小改了一下SAM和PAN，之后加了各种trick。

数据増广：

1. Mixup：

其实就是把原图的像素乘以权重相加而已，只需要将两张图片混合起来就可以了，当然标签也要进行混合。真是一个新奇的思路

$\begin{array}{ll}\tilde{x}=\lambda x_{i}+(1-\lambda) x_{j}, & \text { where } x_{i}, x_{j} \text { are raw input vectors } \\ \tilde{y}=\lambda y_{i}+(1-\lambda) y_{j}, & \text { where } y_{i}, y_{j} \text { are one-hot label encodings }\end{array}$
混合的时候并不需要把整个dataset的东西混合起来，只需要在某一个batch里面的数据做混合就可以了。整个数据集打乱混合的效果和在一个batch里面打乱混合的效果其实是一样的。
在混合的时候最好把不同标签的img进行混合。不然就没有什么提高
精度的提高主要指分类的精度的提高。

2. Cutout:

在进行裁剪之前，首先要进行Normalize，这样子会少掉很多不必要的potential effect
在裁剪的时候发现，其实裁剪下来的大小对准确率的影响远大于裁剪的形状的影响。
当然，这个方法真的是太简单了，很可能会擦除掉一些有用的信息，反而不利于训练

3. Cutmix:

或许哪一天我做噩梦会梦见这个图片，因为真的太吓人了。
主要就是Cutout加上Mixup，它的效果会比单独的Mixup效果更好。它采用了cutout的局部融合思想，并且采用了mixup的混合label策略，看起来比较make sense。
cutmix和mixup的区别是，其混合位置是采用0-1掩码，相当于新合成的两张图是来自两张图片的紧密结合，而不是Mixup的线性组合。但是其label还是和mixup一样是线性组合。作者认为mixup的缺点是，它会让图片变得ambiguous，然后模型会看懵逼。原来模型也不想看这种四不像的东西。
在拼接的时候，2张图片就够了。
$x~=M⊙xA+(1−M)⊙xB\tilde{x}=\mathbf{M} \odot x_{A}+(\mathbf{1}-\mathbf{M}) \odot x_{B}$
$y~=λyA+(1−λ)yB\tilde{y}=\lambda y_{A}+(1-\lambda) y_{B}$ 其中M是和原图大小一样的矩阵，是一个mask

4. Mosaic：

数据増广其实还可以是4张完整图片拼接在一起，四张图片看起来就比较不会吓人了。
主要是增大了背景的复杂程度，增加了背景复杂程度，增加了batch_size。
因为一张图片里面有4张图像。即使是四张完全不同的图，位置不一样，顺序不一样。小batch也能有大batchsize的效果。

5. Disturb Label：

这个就比较奇葩了，说故意标错一定量的label会对模型训练是有益的。为什么是这样呢？因为这个可以等价为对输入模型的増广。

6. Dropblock：

由于dropBlock其实是dropout在卷积层上的推广，它是如何进行操作的呢？
如图像所示，它以图像的某几个点为中心，然后出去它们周围的像素块。为什么不单单去掉这个像素块本身呢？这是因为卷积时其实参数是共享的，这个像素的周围的像素其实就可以对去掉的像素进行推断，模型可以搞定这个像素块的信息还原。然而如果去掉它周围一片，株连九族之后，记得这个像素块的像素就很少了。
之后用高斯分布生成一个mask，其中 $mask⁡i,j<γ\operatorname{mask}_{i, j}<\gamma$ 的话，就直接把它周围的点全部drop掉。
$mask⁡i,j=0,mask⁡i,j<γ\operatorname{mask}_{i, j}=\mathbf{0}, \quad \operatorname{mask}_{i, j}<\gamma$
$mask⁡i,j=1,\operatorname{mask}_{i, j}=1, \quad$ mask $i,j≥γ_{i, j} \geq \gamma$

激活函数：

1. ReLU的Rethinking：

好处：不会产生梯度消失的现象，BP的时候不需要运算，forward也很快。
坏处：
- 在零点的时候连续不可导，会产生什么问题呢？在下降的时候很有可能会陷入到局部极小值中。
- 会有信息的损失：在小于0的时候会丢失。
- non_zero centered, zigzag when bp: zero centered并不是一段0为均值（如（-5，5））就是zero center。zero center真实的理解就是：中间有0（如（-2，5））就是zerocenter。
- Relu的BP公式是：
- $f=∑wixi+b,xi>0(xif=\sum w_{i} x_{i}+b, \quad x_{i}>0\left(x_{i}\right.$ is activated $)$
  $∂f∂wi=xi>0\frac{\partial f}{\partial w_{i}}=x_{i}> 0$
  $∂L∂wi=∂L∂f∂f∂wi=∂L∂fxi\frac{\partial L}{\partial w_{i}}=\frac{\partial L}{\partial f} \frac{\partial f}{\partial w_{i}}=\frac{\partial L}{\partial f} x_{i}$
  $∵xi>0\because x_{i}>0$
  $∴sign⁡(∂L∂f)=sign⁡(∂L∂wi),wi\therefore \operatorname{sign}\left(\frac{\partial L}{\partial f}\right)=\operatorname{sign}\left(\frac{\partial L}{\partial w_{i}}\right), w_{i}$ moves along same direction
- 这样dL/dF的符号即是dL/w的符号。我们的目的是对全部的w求导，也就是说只要是w他们的符号已经被统一了，这样的话，所有的w都只能朝着一个方向移动。很多的w只朝着一个方向移动，有点凉凉啊。
- 从蓝色的点在初始点，要进到target。如果往target走的话，直线走的话，一个w往正方向，另一个是w是负方向，就不可能。现在只能进行迂回战术，先向左下走，太惨了。这个图一直绕，训练起来会比较慢。走的路长，就很可能会进入局部极小值，如果局部极小值不可导，那你就很爽了，估计就出不来了。

2. switch：

$f(x)=x* {σ}(x)$ 这就是公式，注意一下求导就可以了
$f′(x)f^{\prime}(x)$ $=σ(x)+x⋅σ(x)⋅(1−σ(x))=\sigma(x)+x \cdot \sigma(x) \cdot(1-\sigma(x))$
$\cdot \sigma(x)+\sigma(x)(1-x \cdot \sigma(x))$
$=f(x)+σ(x)⋅(1−f(x))=f(x)+\sigma(x) \cdot(1-f(x))$
下沿是有边界的。非单调的，先下再上，处处连续可导。实际使用下来，switch效果不稳定，有些很好，有些没有relu好，不能保证效果，速度慢。

3. Mish：

$\cdot \tanh (\varsigma(x))$
$ς(x)=ln⁡(1+ex)−−\varsigma(x)=\ln \left(1+e^{x}\right)--$ softplus 以上就是公式
$f′(x)=exωδ2f^{\prime}(x)=\frac{e^{x} \omega}{\delta^{2}}$
$ω=4(x+1)+4e2x+e3x+ex(4x+6)\omega=4(x+1)+4 e^{2 x}+e^{3 x}+e^{x}(4 x+6)$
$δ=2ex+e2x+2\delta=2 e^{x}+e^{2 x}+2$ 看到这个求导就知道它有多慢了
负半轴的时候，mish和swish基本是一样，正半轴的时候mish和swish会有一点不同，就是这不同让mish会稳定很多。不保证很管用，mish基本上是现在最好的能代替relu的激活函数了。

IOU Loss家族：

如果看过YoloV3的源代码，就知道Yolo的loss是由五部分组成的，x，y，w，h还有置信度相加而成。这些Loss是独立进行计算的。如果出现有两组不同的x，y，w，h还有置信度，但是我们的BBox却不一样这时候要怎么挑选呢？我们的统一标准是什么呢？这时候Iou Loss就产生了，它希望把x，y，w，h当成一个整体进行Loss的计算，而不是粗暴相加。

IOU Loss：

这是比较显而易见的尝试：如果IOU大说明结果好，IOU小就结果不太好了。但是这个技术已经不太新了，已经没有人用这个技术了，可以稍微了解一下。
伪代码如下：
- 其中 $L=−ln⁡(IoU)\mathcal{L}=-\ln (I o U)$ 的In其实是不需要的。我们可以看这个示意图：

GIOU Loss：

Iou Loss有一个问题：如果没有iou的时候，不相交的时候，要怎么办呢？如何判断哪个效果好呢？如果用iou评判的话，只要不相交，就都是0，这好吗，这不好。当形状不一样的时候，iou一样，但是没办法判断哪个好。
所以出现了general Iou，说是普世的Iou。
Ag表示groud truth Ap表示pred bbox，Ac指代粉色区域面积，就是包含两个bbox的最小的矩形面积，或者叫凸包整体面积。U表示两个bbox的面积和。GIou就是用IOU减去面积差除以粉色面积。

也就是说，我们把凸包给拿进来计算的。
看一下伪代码，大致的情况就会很清楚了。
当然，这种东西想要普世是不可能的，因为当BBox相互包含而且相对面积固定，但是位置不同的时候，GIou就一样了，比如说下面的图像：

DIOU Loss：

为了解决GIou的问题，有人提出了DIou Loss，通过两个框框的中心点的距离来辅助计算Iou。我们可以先看看效果，听说会好一丢丢：
具体计算公式如下：
$RDIoU=ρ2(b,bgt)c2\mathcal{R}_{D I o U}=\frac{\rho^{2}\left(\mathbf{b}, \mathbf{b}^{g t}\right)}{c^{2}} \quad$ (Penalty Term)
$LDIoU=1−IoU+ρ2(b,bgt)c2\mathcal{L}_{D I o U}=1-I o U+\frac{\rho^{2}\left(\mathbf{b}, \mathbf{b}^{g t}\right)}{c^{2}}$
在减去Iou的同时加上与中心点距离的惩罚项，这样位置问题就解决了。
问题还是层出不穷的。如果在同一个位置，Iou相同但是形状不同又要怎么办？

CIOU Loss：

其实IOU Loss要考虑三部分：形状，重叠面积，中心距离。现在出现了一个比较完备的Iou Loss，其实它和DIou 和CIou Loss都出自同一篇文章：
我们直接来看公式：
$RCIoU=ρ2(b,bgt)c2+αv\mathcal{R}_{C I o U}=\frac{\rho^{2}\left(\mathbf{b}, \mathbf{b}^{g t}\right)}{c^{2}}+\alpha v$
$LCIoU=1−IoU+ρ2(b,bgt)c2+αv\mathcal{L}_{C I o U}=1-I o U+\frac{\rho^{2}\left(\mathbf{b}, \mathbf{b}^{g t}\right)}{c^{2}}+\alpha v$
$v=4π2(arctan⁡wgthgt−arctan⁡wh)2v=\frac{4}{\pi^{2}}\left(\arctan \frac{w^{g t}}{h^{g t}}-\arctan \frac{w}{h}\right)^{2}$

$α=v(1−IoU)+v\alpha=\frac{v}{(1-I o U)+v}$
v是用来定义BBox的形状的，用了宽高比的角度做一个归一化。如果v越大，α就会越大，惩罚项 $αv\alpha v$ 就会越大。所以它对形状和距离都进行了惩罚，反应了Iou Loss需要考虑的各方面因素，只不过计算和求导会慢一些。
我们可以看看CIou的效果，都有一丢丢的提升：

网络结构改变：

YoloV4网络的工程性远远应该大于学术性。主要的创新点在这里重新概括一下，主要分成5个创新点：
1. 数据増广方法：Mosaic，已经讲过这方面的方法了
2. 生成自对抗训练，和原来的通过Loss进行反向传播不同，在这一部分，Loss被冻结了，不更新参数，传播回去的就是Loss，这个Loss和输入的input相加产生新的图像进行计算，这样就相当于对数据进行了扩增。
3. CBN/CmBN，这个东西对结果的提高有限。就是把多个batch_size的数据一起进行BN
4. modified SAM，就是对空间注意力机制进行一定的魔改，原来的SAM是进行了Max和Avg Pooling，作者觉得太多余，直接一个卷积干掉，然后再softmax就好了，多简单
5. 改变了path aggregation network（PAN）。把从下到上直接相加变成了拼接。觉得这些东西可能快，是工程性的东西。没有什么逻辑性的问题。其实就是对FPN的微调。这些创新点在下面展示了，很快就能够看懂了
YoloV4提出了两个定义比较重要，一个是bag of specials（BOS），就是通过增加耗能让效果提升，另一个是bag of freelies（BOF），就是不耗费资源让效果提升。我们最好都是追求Bof这个比较好。