YOLOv4(暂不完整 持续更新)

YOLOv4是一种高效且强大的目标检测模型,相较于YOLOv3,其在COCO数据集上的AP提高了10%,fps提升了12%。通过集成多种优化算法,如WRC、CSP、Mish激活、Mosaic数据增强等,实现了快速准确的目标检测。论文还验证了SOTA方法的影响,并改进了CBN、PAN、SAM等技术。

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YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

论文:https://arxiv.org/abs/2004.10934

代码:https://github.com/AlexeyAB/darknet

论文中提到,在COCO数据集上,YOLOv4比YOLOv3提升了10%的AP和12%的fps,所以YOLOv4更加快速、精准。

达到这种效果,主要原因是YOLOv4将很多单独的优化算法做了集成,包括:

  • Weighted-Residual-Connections (WRC)
  • Cross-Stage-Partial-connections (CSP)-------用来作backbone
  • Cross mini-Batch Normalization (CmBN)
  • Self-adversarial-training (SAT)
  • Mish-activation
  • Mosaic data augmentation
  • CmBN
  • DropBlock regularization
  • CIoU loss

本文的主要贡献如下:

1. 提出了一种高效而强大的目标检测模型。它使每个人都可以使用1080 Ti或2080 Ti GPU 训练超快速和准确的目标检测器(牛逼!)。

2. 在检测器训练期间,验证了SOTA的Bag-of Freebies 和Bag-of-Specials方法的影响。

3. 改进了SOTA的方法,使它们更有效,更适合单GPU训练,包括CBN [89],PAN [49],SAM [85]等。文章将目前主流的目标检测器框架进行拆分:input、backbone、neck 和 head

总结一下YOLOv4框架:

  • Backbone:CSPDarknet53

  • Neck:SPP,PAN

  • Head:YOLOv3

关于CSPNet的理解可以参考  https://zhuanlan.zhihu.com/p/101909017

其中YOLOv4用到相当多的技巧:

  • 用于backbone的BoF(bag of freebies):CutMix和Mosaic数据增强,DropBlock正则化,Class label smoothing

  • 用于backbone的BoS(bag of specials):Mish激活函数,CSP,MiWRC

  • 用于检测器的BoF:CIoU-loss,CmBN,DropBlock正则化,Mosaic数据增强,Self-Adversarial 训练,消除网格敏感性,对单个ground-truth使用多个anchor,Cosine annealing scheduler,最佳超参数,Random training shapes

  • 用于检测器的Bos:Mish激活函数,SPP,SAM,PAN,DIoU-NMS

看看YOLOv4部分组件:

从论文中的参数调节、不同实验的对比就可以证明作者的厉害

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/135980432

 

在github上下载了压缩包,用本地视频做了检测,检测的网络结构如下所示

YOLOv4的backbone应该是到了101行(我现在不明白YOLOv4的backbone   CSPDarknet53结构是什么样的??),因为shortcut到了101行,后边加的网络层是用来做upsample、以及继续route。

[YOLOv4作者训练好的权重和预训练模型的百度网盘下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1FNldwUemAnVjUtP9Xrl3PQ
提取码:p6mk]

 

### 解决YOLOv8处理RTSP视频流时的高延迟 为了有效降低YOLOv8处理RTSP视频流时的高延迟,可以从以下几个方面入手: #### 1. 使用多线程技术提高帧处理效率 通过引入生产者-消费者模式来分离视频捕获和推理过程。创建两个独立的线程:一个用于持续获取最新的视频帧;另一个专门负责执行YOLOv8模型推断。这样即使某些帧因为计算复杂度较高而花费较长时间也不会影响后续新到来的数据被及时捕捉到。 ```python import threading from queue import Queue import cv2 def capture_frames(queue, rtsp_url): cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break queue.put(frame) def process_frames(queue): model = torch.hub.load('ultralytics/yolov8', 'custom', path='best.pt') # 加载训练好的YOLOv8模型 while True: frame = queue.get() results = model(frame) # 进行预测 annotated_frame = results.render()[0] # 渲染结果图像 cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break frame_queue = Queue(maxsize=5) rtsp_thread = threading.Thread(target=capture_frames, args=(frame_queue, "your_rtsp_url")) process_thread = threading.Thread(target=process_frames, args=(frame_queue,)) rtsp_thread.start() process_thread.start() rtsp_thread.join() process_thread.join() ``` #### 2. 减少不必要的预处理操作 对于输入给YOLOv8之前的数据尽可能简化预处理流程,去除那些不会显著提升最终效果但却消耗大量时间的操作。比如调整分辨率至最低满足需求的程度、减少色彩空间转换次数等措施都可以帮助加快整体运行速度[^1]。 #### 3. 利用GPU加速推理过程 如果硬件条件允许的话,则应该充分利用图形处理器来进行神经网络前向传播运算。相比于CPU而言,在大多数情况下GPUs能够提供更强大的并行计算能力从而大大缩短单次检测所需的时间开销。确保安装了支持CUDA版本PyTorch库以及相应驱动程序之后就可以轻松实现这一点[^2]。 #### 4. 增加缓存机制应对瞬态高峰负载 当遇到短时间内突然涌入过多待处理请求的情况时可以通过设置适当大小的第一级缓冲区暂存部分未完成的任务直到资源空闲下来再继续处理它们。这有助于平滑突发流量带来的冲击同时也防止因频繁阻塞主线程而导致整个系统的响应性能下降严重。
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