【目标检测】YOLO系列总结
YOLO系列总结反思
回顾了一下之前看过的YOLO系列，本来想自己从头写一个博客，后来发现大佬都写的极其好了，就变成了阅读笔记。
深度学习论文学习流程：
- 首先搜索一下相关的论文讲解
- 在对原论文进行学习
- 代码核心部分：
- 网络搭建
- 数据处理
- loss
YOLO系列理论：
各个系列的YOLO资源如下：
01 YOLOV1
YOLO系列-霹雳吧啦Wz
- 很好的初步理解，并且可以结合原文有一下补充讲解。
YOLOV1-木盏
输入图片划分为7×77 \times 77×7网格,对每个网格单独进行检测，但是这里有一个问题就是YOLO为什么能够检测比Grid_Cell(网格)大很多的物体？
- 其实YOLO的做法并不是把每个单独的网格输入到模型，而是在训练阶段通过网格对物体的中心点位置进行划分之用，没有对网络进行切片（网格没有脱落整体关系）
网络结构基本思想是：预测位置、大小及物体分类都是通过CNN暴力Predict预测出来的。
YOLOV1总体价值：
Leaky−ReLULeaky-ReLULeaky−ReLU:不会直接让负数为0，但会衰减负数的输出
y={xx>00.1xotherwisey = \begin{cases} x &x>0 \\ 0.1x&otherwise \\ \end{cases}y={x0.1xx>0otherwise
分而治之：用网络来划分图片区域，每块区域独立检测目标
端到端的训练：损失函数的反向传播可以贯彻整个网络，这本身也是One-Stage检测方法的游戏
YOLOv1-小小小绿叶
- YOLOV1的思路：直接在输出层回归Bouding box的位置和Bounding Box所属的类别（整张图作为Inputs,将目标检测问题转换为一个回归的问题）
- 最后输出7×7×307 \times 7 \times 307×7×30 是因为每个网格预测2个bounding box 的（x, y, w, h, confidence）及20个概率类别(通用公式： SxS个网格，每个网格要预测B个bounding box还要预测C个categories，输出就是S x S x (5×B+C)的一个tensor。 注意：class信息是针对每个网格的，confidence信息是针对每个bounding box的）
02 YOLOV2
YOLO系列-霹雳吧啦Wz
- 能够比较直接简单的理解YOLOv2模型，但是还是需要进一步看一些其他博客和原文进行补充。
YOLOV2-木盏
- Batch Normalization:模型收敛带来显著的提升，并且同时消除其他正则化的必要。
- High Resolution Classifier:输入图形分辨率的提升问题，显著来看是必然的。
- Anchor机制的引入：但是对其理解还是需要在看一下其他博客（主要是看看Faster-Rcnn的讲解）
- Direct location prediction: 可以参照霹雳吧啦的视频讲解
YOLOv2-小小小绿叶
- PassThrough:
03 YOLOV3
YOLO系列-霹雳吧啦Wz
- 能够比较直接简单的理解YOLOv2模型，但是还是需要进一步看一些其他博客和原文进行补充。
- 附带了IOU系列和 Focal Loss的讲解
- 能够比较直接简单的理解YOLOv2模型，但是还是需要进一步看一些其他博客和原文进行补充。
YOLOV3-江大白
YOLOV3-木盏
- YOLO系列的每一代提升，很大一部分取决于BackBone网络的提升
- BackBone：整个V3的结果是没有池化层和全连接层的
- 前向传播过程，张量的尺寸变换是通过改变卷积核的步长来实现（充当池化层的作用，相较于YOLOV2）
- OutPut:预测头的改进
- YOLOV3每个网格预测3个Box,所以每个Box需要（x, y, w, h, confidence）五个基本参数和80个类别概率，所以3×(5+80)=2553 \times(5+80) = 2553×(5+80)=255
- YOLOV1的输出头是(7×7×30)(7\times7 \times30)(7×7×30) ,只能识别20个物体，每个网格只能预测2个box
YOLOv3-小小小绿叶
04 YOLOV3-SPP
- YOLO系列-霹雳吧啦Wz
- 可以结合其的代码配套解析，进一步深入理解YOLOV3-SPP
05 YOLOV4
- YOLOv4-小小小绿叶
- YOLOV4-江大白
- 输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练
- Augmentation for small object detection一文中对大中小目标进行了区分
- **BackBone主干网络：**将各种新的方式结合起来，包括：CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock
- Neck：目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层，比如Yolov4中的SPP模块、FPN+PAN结构
- 在YOLOV4中76×7676 \times 7676×76、38×3838 \times 3838×38 及 19×1919 \times 1919×19 分别对应最小、中等及最大的Anchor Box
- Prediction：输出层的锚框机制和Yolov3相同，主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss，以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms
- 输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练
06 YOLOV5
YOLOv5-小小小绿叶
- Focus：是不是和YOLOV2中的PassThrought类似？
YOLOV4-江大白
自适应锚框：Yolov5中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，自适应的计算不同训练集中的最佳锚框值。
小目标检测问题（这里有个感受野计算的问题）：
以网络的输入608*608为例，yolov3、yolov4，yolov5中下采样都使用了5次，因此最后的特征图大小是19*19，38*38，76*76。
三个特征图中，最大的7676负责检测小目标，而对应到608608上，每格特征图的感受野是608/76=8*8大小。
再将608608对应到76802160上，以最长边7680为例，7680/608*8=101。
即如果原始图像中目标的宽或高小于101像素，网络很难学习到目标的特征信息。
07 YOLOX
- YOLOX-江大白
- **输入端：**Strong augmentation数据增强
- 最后几个epoch时Moasic、Mixup增强都会被关掉（由于采取了更强的数据增强方式，作者在研究中发现，ImageNet预训练将毫无意义，因此，所有的模型，均是从头开始训练的。）
- **BackBone主干网络：**主干网络没有什么变化，还是Darknet53。
- Neck：没有什么变化，Yolov3 baseline的Neck层还是FPN结构。
- Prediction：Decoupled Head、End-to-End YOLO、Anchor-free、Multi positives。
- Decoupled Head:只是概率Head部分的网络结构就可了吗？
- Anchor-Free:
- 同样输入大小下，参数量减少了2/32/32/3
- 怎么实现预测的？需要反复去理解
- Yolov5s和Yolox-s主要区别：
- **输入端：**在Mosa数据增强的基础上，增加了Mixup数据增强效果；
- **Backbone：**激活函数采用SiLU函数；
- **Neck：**激活函数采用SiLU函数
- **输出端：**检测头改为Decoupled Head、采用anchor free、multi positives、SimOTA的方式。
- **输入端：**Strong augmentation数据增强
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