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精彩内容

YOLOv4来了！43.5%mAP+65FPS 精度速度最优平衡, 各种调优手段释真香！

作者团队：Alexey Bochkovskiy&中国台湾中央研究院

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf

代码链接：

https://github.com/AlexeyAB/darknet

这个很重要！预训练模型 + 作者训练好的模型 链接：

YOLOV4 预训练模型 yolov4.conv.137 + yolov4-weights 网盘链接

 

1 Introduction

 

/可以说有许多技巧可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性，但是某些技巧仅适合在某些模型上运行，或者仅在某些问题上运行，或者仅在小型数据集上运行；我们来码一码这篇文章里作者都用了哪些调优手段：

• 加权残差连接（WRC）

• 跨阶段部分连接（CSP）

• 跨小批量标准化（CmBN）

• 自对抗训练（SAT）

• Mish激活

• 马赛克数据增强

• CmBN

• DropBlock正则化

• CIoU Loss

 

有没有被惊到！

经过一系列的堆料，终于实现了目前最优的实验结果：43.5％的AP（在Tesla V100上，MS COCO数据集的实时速度约为65FPS）。

这篇文章的贡献如下:

• 开发了一个高效、强大的目标检测模型。它使每个人都可以使用1080 Ti或2080 TiGPU来训练一个超级快速和准确的目标探测器。

• 验证了在检测器训练过程中，最先进的Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials 的目标检测方法的影响。

• 修改了最先进的方法，使其更有效，更适合于单GPU训练，包括CBN、PAN、SAM等。

总之一句话：速度差不多的精度碾压;精度差不多的速度碾压。

 

2 Relate Works

 

作者对现有目标检测算法进行了总结：


目前检测器通常可以分为以下几个部分，不管是two-stage还是one-stage都可以划分为如下结构，只不过各类目标检测算法设计改进侧重在不同位置：

作者把所有的调优手段分为了两大类“Bag of freebies（免费礼包）”和“Bag of specials（特价包）”，细品 还真形象。

 

• Bag of freebies

是指在离线训练阶段为了提升精度而广泛使用的调优手段，而这种技巧并不在推断中使用，不会增加推断时间。

• 数据类：

数据增强（random erase/CutOut/hide-and-seek/grid mask/MixUp/CutMix/GAN）

数据分布：two-stage的有难例挖掘，one-stage的有focal loss。

• 特征图类：

DropOut/DropConnect/DropBlock

• Bounding Box目标函数类：

MSE/ IoU loss/l1、l2 loss/GIoU loss/DIoU loss/CIoU loss

 

• Bag of specials

是指在推断过程中增加的些许成本但能换来较大精度提升的技巧。

• 增大感受野类：

SPP/ASPP/RFB

• 注意力类：

Squeeze-and-Excitation (SE)/Spa-tial Attention Module (SAM)

• 特征集成类：

SFAM/ASFF/BiFPN

• 激活函数类：

ReLu/LReLU/PReLU/ReLU6/Scaled ExponentialLinear Unit (SELU)/Swish/hard-Swish/Mish 

• 后处理类：

soft NMS/DIoU NMS 

 

 

3 YOLOv4 Method

 

3.1 架构选择

作者选择架构主要考虑几方面的平衡：输入网络分辨率/卷积层数量/参数数量/输出维度。

 

一个模型的分类效果好不见得其检测效果就好，想要检测效果好需要以下几点：

• 更大的网络输入分辨率——用于检测小目标

• 更深的网络层——能够覆盖更大面积的感受野

• 更多的参数——更好的检测同一图像内不同size的目标

假设符合上面几点要求的backboone就是预期的backbone，作者对CSPResNext50和CSPDarknet53进行了比较，如表1所示，表明CSPDarknet53神经网络是作为目标检测backbone的最优选择。

为了增大感受野，作者使用了SPP-block，使用PANet代替FPN进行参数聚合以适用于不同level的目标检测。
 

最终YOLOv4的架构出炉：

• backbone：CSPResNext50

• additional block：SPP-block

• path-aggregation neck：PANet

• heads：YOLOv3的heads

 

3.2 BoF（免费礼包）和BoS（特价包）的选择

 

CNN常用的通用技巧：

 

• 对于训练激活函数，由于PReLU和SELU更难训练，而ReLU6是专门为量化网络设计的，因此将上述其余激活函数从候选列表中删除。

• 在reqularization方法上，发表Drop-Block的人将其方法与其他方法进行了详细的比较，其regularization方法取得了很大的成果。因此，作者毫不犹豫地选择DropBlock作为regularization方法。

• 在归一化方法的选择上，由于关注的是只使用一个GPU的训练策略，所以没有考虑syncBN。

 

3.3 其他改进

为了使设计的检测器更适合于单GPU上的训练，作者做了如下的附加设计和改进：

• 介绍了一种新的数据增强Mosaic法和Self-AdversarialTraining 
  自对抗训练法。

• 应用遗传算法选择最优超参数。

• 改进SAM，改进PAN，和交叉小批量标准化(CmBN)，使我们的设计适合于有效的训练和检测

 

• Mosaic法

是一种将4张训练图片混合成一张的新数据增强方法，这样可以丰富图像的上下文信息。如下图所示：

这种做法的好处是允许检测上下文之外的目标，增强模型的鲁棒性。此外，在每一层从4个不同的图像批处理标准化计算激活统计，这大大减少了对大mini-batch处理size的需求。

 

• AdversarialTraining自对抗训练

这是一种新的数据扩充技术，该技术分前后两个阶段进行。

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，神经网络对自身执行一种对抗性攻击，改变原始图像，从而造成图像上没有目标的假象。
在第二阶段，训练神经网络对修改后的图像进行正常的目标检测。

 

• CmBN

表示CBN的修改版本，如下图所示，定义为跨微批量标准化(CmBN)。这仅收集单个批中的小批之间的统计信息。

 

• SAM改进

将SAM从空间上的attention修改为点上的attention，并将PAN的short-cut连接改为拼接，分别如图5和图6所示：

 

3.4 YOLOv4架构总结

 

• YOLOv4 架构:

Backbone: CSPDarknet53

Neck: SPP [25], PAN 

Head: YOLOv3

 

• YOLOv4 使用的调优技巧：

BoF：

backbone：CutMix和mosaic数据增强，DropBlock正则化，类标签平滑。

detector：ciu -loss,CmBN, DropBlock正则化，Mosaic数据增强，自对抗训练，消除网格敏感性，为单个groundtruth使用多个anchors，余弦退火调度器，最优超参数，随机训练形状

 

BoS：

backbone：Mish激活、跨级部分连接(CSP)、多输入加权剩余连接(MiWRC)。

detector：Mish activation,SPP-block, SAM-block, PAN path-aggregation block,DIoU-NMS.

 

 

4 Experiments

 

• 4.1 实验建立

 

在ImageNet图像分类实验中，默认的超参数如下:

• 训练步骤为8,000,000;

• 批量尺寸为128，

• 小批量尺寸为32;

• 采用多项式衰减学习速率调度策略，

• 初始学习速率为0.1，

• 热身步骤为1000;

• momentum和weight衰减分别设置为0.9和0.005。

 

在BoF实验中，还增加了50%的训练步骤，验证了混合、切分、镶嵌、模糊数据增强和标签平滑正则化方法。

 

在BoS实验中，使用与默认设置相同的超参数。比较了LReLU、Swish和Mish激活函数的作用。所有实验均使用1080Ti或2080Ti GPU进行训练。

 

MS COCO目标检测实验中，默认的超参数为:

• 训练步骤为500500;

• 采用初始学习速率0.01的步长衰减学习速率策略，在400000步和450000步分别乘以因子0.1;

• momentum衰减为0.9，weight衰减为0.0005。

• 所有的架构都使用一个GPU来执行批处理大小为64的多尺度训练，而小批处理大小为8或4取决于架构和GPU内存限制。

除了使用遗传算法进行超参数搜索实验外，其他实验均使用默认设置。

• 遗传算法利用YOLOv3-SPP进行带GIoU损失的训练，搜索300个epoch的min-val5k集。

• 遗传算法实验采用搜索学习率0.00261、momentum0.949、IoU阈值分配ground truth 0.213、损失归一化器0.07。

 

对于所有实验，只使用一个GPU训练，因此不会使用syncBN等优化多个gpu的技术。

 

• 4.2 不同特征对分类器训练的影响

 

具体来说，如Fugure7所示，类标签平滑、不同数据增强技术、双侧模糊、MixUp、CutMix和Mosaic的影响，以及不同激活的影响，如Leaky-ReLU(默认)、Swish和Mish。结果如下表所示：

 

 

• 4.3不同特征对检测器训练的影响

进一步研究不同的Bag-of-Freebies (BoF-detector)对detector训练精度的影响，如表4所示。通过研究在不影响FPS的情况下提高检测精度的不同特征。

 

进一步研究不同的bag-specials(boss-detector)对检测器训练精度的影响，包括PAN、RFB、SAM、Gaussian YOLO(G)、ASFF，如表5所示。

 

• 4.4 不同的backbone和预先训练的重量对检波器训练的影响

 

• 4.5 不同的mini-batch size对检测器训练的影响

 

5 Results

 

• 与目前较前沿检测模型的比较：

由于不同的方法使用不同架构的gpu进行推理时间验证，我们将yolov4运行在通常采用的Maxwell架构、Pascal架构和Volta架构的gpu上，并将其与其他最先进的方法进行比较。

 

 

• 表8列出了使用Maxwell GPU的帧率比较结果，可以是GTX Titan X (Maxwell)或者Tesla M40 GPU。

 

• 表9列出了使用Pascal GPU的帧率比较结果，可以是Titan X (Pascal)、Titan Xp、GTX 1080 Ti或Tesla P100 GPU。

 

• 表10列出了使用VoltaGPU的帧率比较结果，可以是Titan Volta，也可以是Tesla V100 GPU。