Python 全栈体系【四阶】（三十九）

news2024/11/20 9:12:48

第五章深度学习

八、目标检测

3. 目标检测模型

3.2 YOLO 系列

3.2.4 YOLOv4（2020 年 4 月）

YOLOv4 将最近几年 CV 界大量的研究成果集中在一套模型中，从检测速度、精度、定位准确率上有了明显改善（相对于 YOLOv3，AP 值和 FPS 分别上涨了 10%和 12%）。YOLOv4 主要改进点有：

输入端。采用更大的输入图像，采用新的样本增强方法；
骨干网。采用新的、改进的骨干网 CSPDarknet53；新的激活函数和 dropout 策略；
特征融合部分。插入 SPP，FPN+PAN 等新的结构；
输出端。采用改进的损失函数。

3.2.4.1 Backbone, Neck, Head

首先，作者提出了一个目标检测的通用框架，将一个目标检测框架分为 Input，Backbone，Neck，Head 几个部分：

Input（输入）：输入部分，如图像、批次样本、图像金字塔
Backbone（骨干网）：各类 CNN，主要作用是对图像中的特征做初步提取
Neck（脖子）：特征融合部分，主要作用是实现多尺度检测
Head（头）：产生预测结果

YOLOv4 从以上几个结构部分均进行了优化和改进，取得了较好的综合效果。

3.2.4.2 模型结构

YOLOv4 模型结构如下图所示：

在这里插入图片描述

3.2.4.3 主要改进

输入端

（1）Mosaic 数据增强。Mosaic 是参考 2019 年提出的 CutMix 数据增强的方式，但 CutMix 只使用了两张图片进行拼接，而 Mosaic 数据增强则采用了 4 张图片，随机缩放，随机裁剪，随机排布的方式进行拼接。这样使得模型更获得更多相关或不相关的上下文信息，学习到更加鲁棒的特征。

（2）自对抗训练（SAT，Self Adversarial Trainning）。自对抗训练代表了一种新的数据增强技术，操作在两个向前后阶段。在第一阶段，神经网络改变原始图像而不是网络权值。通过这种方式，神经网络对自己进行了对抗性的攻击，改变原始图像来制造图像上没有需要的对象的假象。在第二阶段，训练神经网络以正常的方式在修改后的图像上检测目标。

（3）CmBN（交叉小批量归一化）。BN 策略可以缓解梯度消失、过拟合，增加模型稳定性。BN 在计算时仅仅利用当前迭代批次样本进行计算，而 CBN 在计算当前时刻统计量时候会考虑前 k 个时刻统计量，从而实现扩大 batch size 操作。CmBN 是 CBN 的修改版，CBN 在第 t 时刻，也会考虑前 3 个时刻的统计量进行汇合。
Backbone 部分

（1）CSPDarknet53。CSPDarknet53 是在 YOLOv3 主干网络 Darknet53 的基础上，借鉴 2019 年的 CSPNet 的经验，产生的 Backbone 结构，其中包含了 5 个 CSP 模块。其结构如下图所示：

CSPNet（Cross Stage Partial Network，跨阶段局部网络）主要用来提高学习能力同时，降低模型对资源的消耗。每个 CSPX 中包含 3+2 × X 个卷积层，因此整个主干网络 Backbone 中一共包含
2+（3+2×1）+2+（3+2×2）+2+（3+2×8）+2+（3+2×8）+2+（3+2×4）+1=72 个卷积层。每个 CSP 模块前面的卷积核大小都是 3x3，步长为 2，因此可以起到下采样的作用。因为 Backbone 有 5 个 CSP 模块，输入图像是 608 x 608，所以特征图的变化规律是：608->304->152->76->38->19 经过 5 次 CSP 模块后得到 19*19 大小的特征图。Backbone 采用 Mish 激活函数。

（2）Mish 激活函数。一种新的、非单调、平滑激活函数，其表达式为 $f(x) = x*tanh(log(1+e^x))$ ,更适合于深度模型。根据论文实验，精度比 ReLU 略高。

（3）Dropblock 策略。Dropblock 是一种针对卷积层的正则化方法，实验在 ImageNet 分类任务上，使用 Resnet-50 结构，能够将分类精度提高 1.6%，在 COCO 检测任务上，精度提升 1.6%。其原理是在特征图上通过 dropout 一部分相邻的区域，使得模型学习别的部位的特征，从而表现出更好的泛化能力。

Dropblock 模块主要有两个参数，block_size 和 γ。其中，block_size 表示区域的大小，正常可以取 3，5, 7，当 block_size=1 时，dropout 退化为传统的 dropout。
Neck 部分

（1）SPP 模块。SPP 模块位于 Backbone 网络之后，使用 k={1x1, 5 x 5, 9 x 9, 13 x 13}最大池化操作，再将不同尺度的特征图进行 Concat 融合。

（2）FPN + PAN. FTP 指特征金字塔，其思想是将高层次卷积得到的较小特征图进行上采样，和低层次较大的特征图进行特征融合（自顶向下），这样做的优点是将高层次较强的语义特征传递下来。而 PAN 结构借鉴 2018 年图像分割领域 PANet（Path Aggregation Network，路径聚合网络）的创新点，FPN 的后面添加一个自底向上的特征金字塔，将低层次强定位特征传递上来（自底向上），从而形成对 FPN 的补充。如下图所示：
Head 部分

（1）CIOU_loss。IOU 用来度量预测定位是否准确，但存在一定的问题，如下图所示：

针对以上问题，出现了几个 IOU 的改进策略：

GIOU_loss：在 IOU 的基础上，解决了边界框不重合的问题

DIOU_loss：在 IOU 和 GIOU 的基础上，考虑了边界框中心点距离的信息

CLOU_Loss: 在 DIOU 的基础上，考虑边界框宽高比的尺度信

所以，CIOU_loss 在定义预测 box、真实 box 损失值时，考虑了重叠面积大小、中心点距离、长宽比例，定位更加精确。CIOU_loss 定义如下：

$L_{CIOU} = 1 - IoU + \frac{\rho^2(b, b^{gt})}{c^2} + \alpha v$

其中， $\rho$ 表示欧式距离，c 表示覆盖两个 box 的最小封闭盒子对角线长度， $\alpha$ 是一个正的权衡参数，v 衡量长宽比的一致性，分别定义为：

$\frac{4}{\pi ^2}(arctan \frac{w^{gt}}{h^{gt}} - arctan \frac{w}{h})^2$

$\alpha = \frac{v}{(1 - IoU) + v}$

（2）DIOU_NMS。NMS 主要用于预测框的筛选，YOLOv4 使用 DIOU 来进行 NMS（即选择 DIOU 最大的值），实验证明在重叠目标的检测中，DIOU_NMS 的效果优于传统的 NMS。如下图所示：

3.2.4.4 效果

在这里插入图片描述

3.2.5 YOLOv5（2020 年 6 月）

YOLOv5 在 YOLOv4 基础上，做了一些工程和代码方面的优化。YOLOv5 是否为一个独立的版本，目前还存在争议，有些人认为其创新度不够，不能称为一个独立的版本。YOLOv5 没有发表论文，通过对其代码（https://github.com/ultralytics/yolov5）进行分析，可以总结出一些改进优化之处。

YOLOv5 提供了四个版本：Yolov5s，Yolov5m，Yolov5l，Yolov5x。其中，Yolov5s 是 Yolov5 系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络，后面的 3 种都是在此基础上不断加深，不断加宽，从而增加模型性能。

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3.2.5.1 改进

采用自适应锚框计算。YOLOv5 针对不同数据集，采用不同配置的 Anchors，每次训练时，自适应的计算不同训练集中的最佳锚框值；
自适应图片缩放。在常用的目标检测算法中，不同的图片长宽都不相同，因此常用的方式是将原始图片统一缩放到一个标准尺寸，再送入检测网络中。Yolov5 代码中对此进行了改进，作者认为，在项目实际使用时，很多图片的长宽比不同，因此缩放填充后，两端的黑边大小都不同，而如果填充的比较多，则存在信息冗余，影响推理速度。YOLOv5 对原始图像进行计算，自适应对图像添加最少的边沿部分；
加入 Focus 结构。YOLO5 在骨干网部分加入了 Focus 结构，采用切片操作，将大图像降采样为通道数更多的小图像，然后进行卷积运算，提取特征，如下图所示：

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