yolo強化理解隨筆加感悟D3

中路殺豬發表於2020-09-23

本文邏輯不通,僅供自己閱讀
yolo強化理解隨筆加感悟D1
yolo強化理解隨筆加感悟D2

Day3 pipeline:

1.特徵提取器的改進:多尺度思路的全面應用
2.YOLOv4-v5的backbone neck head 對比分析
3.V5程式碼解讀與應用:進行消融實驗

一、例子

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反響傳播原理,梯度下降
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反響傳播就是主要更新backbone引數,可以看做更加複雜的一些方程而已。

二、檢測頭複習

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正是由於backbone能力的提升,才導致檢測頭的進化,實現更復雜的檢測。
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V5檢測頭也是這樣

三、backbone變化

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V2的 passthroug 技術點比較特別,v3v4捨棄了,V5中用了,其實就是focus層作用,v3/v4/v5 cspdarknet53 但是v5更簡潔了。

四、一個很重要的公式

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五、Yolov2的backbone變化

V1
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圖片縮小4倍 s-2,可以改變尺寸
卷積核大小77 33 1*1,網路逐漸變寬 v1沒有neck沒有sparse prediction

對比
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V2
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為和不用77了?VGG試驗過後,33 完全可以代替
1.優點計算量小
2.網路可以做的更深,conv層可以更深,非線效能力更強,可以更好提取特徵
Bottleneck結構
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33負責擴大感受野,相鄰畫素之間關係的建立
1
1負責通道的減少,再進行3*3計算量減少

為什麼沒有fc了?
根據多尺度思路 24224 與 256256 320*320 仍然可以訓練。而fc確固定了輸入圖片的尺寸。
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就是因為 global avgpool 作用。Global就是最後整體不一定是77,最後都是所有的求均值,變成11000.對提高檢測器的效能非常重要。

Backbone是單獨train的,就得到一個分類而非檢測,用的資料集是imagenet他有1000個類別,這就是darknet19

Bottleneck思想
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E=0.5 c2 = 256

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最後是檢測頭
Concat技巧,passtrough 做了一個多尺度特徵融合
在yolov5中叫focus

2626512 與13131024 concat,就需要2626 變成1313
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相當於切了四片,隔一個取一個畫素
V2backbone改進的原則,計算量減少,網路加深

六、Yolov2訓練的過程

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Imagenet用224*224訓練,就因為gap層的作用,訓練效果更好。
所有的檢測模型都需要重新設計backbone,也大多遵循以上訓練原則,效能才會提升。

七、Yolov3 baackbone
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Residual 殘差網路。Conv有53層
Pooling層的丟掉了,利用步長為2的conv層替代了,pooling會丟失特徵
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上取樣後特徵圖進行融合

八、Yolov4 baackbone

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Mish 是啟用函式,與relu leaky relu都是
Resnet換成了csp下采樣
為什麼要融合con兩次?V3只做了一次而已,反應至
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就是neck這個結構
就是PAN模組起作用,在後面會提

九、Yolov5 baackbone

結構要簡單,速度相對快,三個檢測頭
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Cbl不見了變成了csp。
Focus結構
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V5結構

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注意backbone中的csp與neck中的csp結構並不相同

Spp結構
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作用是將特徵圖分成不同的格子去pooling,就是對不同的多尺度提特徵
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PAN v4 v5 都用
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小目標的資訊丟失的比較厲害
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V4中改動
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V5中也是這種。
Mish函式
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可以做的更深還保持相對不錯的效果在這裡插入圖片描述
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十、資料增強

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Mixup 不同透明度放在一起,cutmix前置mosaic拼接
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十一、Yolov4 /v5 backbone、neck、head對比

backbone
V5:focus 兩個新型csp結構 ssp pan
V4:csp結構+san空間注意力機制
Neck
V5:FPN+PAN+SSP+CSP 又考慮多尺度
V4:fpn+pan+ssp
Prediction
V5:giou__loss 自適應縮放
V4:ciou__loss
自適應縮放 輸入416416 那麼給定800600就需要填充黑邊。自己匹配 黑邊儘量少一點。
十二、消融實驗
訓練分兩步
訓練backbone
訓練detector

1.訓練backbone

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可以參照yolov4,主要是多尺度思路
San 比如一些sota模型該用的都用上,包括class label smoothing

2.訓練檢測網路整體

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3.注意力機制

Spatial attention module
在特徵圖中,有些比較重要的畫素,比如包含目標,會產生一個權重,就相當於對空間注意力進行了一個篩選。比較大的權重更容易被篩選到
Channel 就是對channel產生權重被注意到。
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用max pooling 與average pooling 產生兩個feature map,然後做一個con經過sigmoid產生
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4.Cmbn

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Bn batch normalizing 標準化歸一化就是把一個集合中的資料標準到正態分佈上,便於後續處理。Relu啟用函式
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標準化後*r+b,就是讓方差變成r^2,均值為b,這樣做是因為像sigmoid在0附近是線性的,我們比較想要一個非線性結果,那麼通過r,b訓練得到就比較合適了動態更新就比較合適了。
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Cbn如下
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每次迭代時,不僅用當前時刻來更新,而且包含了之前所有時刻的資訊,求的是一個平均值,可以減少迭代次數,更符合資料的預期。Bn要求batchsize要大,cbn則解決了這個問題。
Cmbn如下
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最初的bn是ecohs更新一次,cbn是啥時候都更新,cmbn是每個mini batch更新一次,相當於是bn與cbn的一個折中

十三、補充

Dropupout v4使用了
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有v1v2v3程式碼,還有騰訊youtu各個版本的實驗

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