PaddleDetection算法分析(9)

2021SC@SDUSC

本章节开始对PaddleDetection使用的YOLOv4算法进行分析

接下来几章分析yolov4如下技术：random erasing、cutout、hide-and-seek、grid mask、Adversarial Erasing、mixup、cutmix、mosaic、Stylized-ImageNet、label smooth、dropout和dropblock。 下一篇分析网络结构、各种层归一化技术、以及其他相关技术。
 

1 数据增强相关（以下小标题是论文）

yolov4论文链接:https://arxiv.org/abs/2001.04086v2

1.1 Random erasing data augmentation

随机擦除增强，非常容易理解。作者提出的目的主要是模拟遮挡，从而提高模型泛化能力，这种操作其实非常make sense，因为我把物体遮挡一部分后依然能够分类正确，那么肯定会迫使网络利用局部未遮挡的数据进行识别，加大了训练难度，一定程度会提高泛化能力。其也可以被视为add noise的一种，并且与随机裁剪、随机水平翻转具有一定的互补性，综合应用他们，可以取得更好的模型表现，尤其是对噪声和遮挡具有更好的鲁棒性。具体操作就是：随机选择一个区域，然后采用随机值进行覆盖，模拟遮挡场景。

 

在细节上，可以通过参数控制擦除的面积比例和宽高比，如果随机到指定数目还无法满足设置条件，则强制返回。 一些可视化效果如下：

对于目标检测，作者还实现了3种做法，如下图所示(然而我打开开源代码，发现只实现了分类的随机擦除而已，尴尬)。

当然随机擦除可以和其他数据增强联合使用，如下所示。

torchvision已经实现
注意：torchvision的实现仅仅针对分类而言，如果想用于检测，还需要自己改造。调用如下所示：

torchvision.transforms.RandomErasing(p=0.5, scale=(0.02, 0.33), ratio=(0.3, 3.3), value=0, inplace=False)

1.2 Cutout

出发点和随机擦除一样，也是模拟遮挡，目的是提高泛化能力，实现上比random erasing简单，随机选择一个固定大小的正方形区域，然后采用全0填充就OK了，当然为了避免填充0值对训练的影响，应该要对数据进行中心归一化操作，norm到0。

本文和随机擦除几乎同时发表，难分高下(不同场景下谁好难说)，区别在于在cutout中，擦除矩形区域存在一定概率不完全在原图像中的。而在Random Erasing中，擦除矩形区域一定在原图像内。Cutout变相的实现了任意大小的擦除，以及保留更多重要区域。

需要注意的是作者发现cutout区域的大小比形状重要，所以cutout只要是正方形就行，非常简单。具体操作是利用固定大小的矩形对图像进行