简介

• YOLOv3 -> YOLOv4 有原创的部分，也有应用其他论文里的优秀tricks,到了YOLOv5主要事应用其他论文中的优秀tricks，但效果也很显著。

YOLOv4的原创部分

CSPDarknet-53

• 在 backbone 方面，YOLOv3使用的是Darknet-53,而YOLOv4则采用CSPDarknet-53 （CSP主要就是下图的过程）将基础层的特征映射划分为两部分，然后通过跨阶段层次结构将它们合并，在减少了计算量的同时可以保证准确率。

Mosaic数据增强

• 输入端主要是 Mosaic数据增强 和 SAT自对抗训练
  • Mosaic数据增强主要是将4张图片，随机缩放、随机裁剪、随机排布后进行拼接，这个操作相当于变相的 增加 batchsize。因此增加了网络的 泛化性

SAT自对抗训练

• SAT自对抗训练 ，增加 了网络的 鲁棒性。以 y=wx+b为例， 在第一次反向传播时，正常是固定x，对w求偏导；而这里是固定w，对x求偏导，直接更新原图（对原图增加了噪声）。第二次再恢复正常，对w求偏导，更新参数。

PAN结构

• YOLOv4 的 Neck部分 是采用了 FPN+PAN结构 。为了让各个不同大小的特征图都参与到最后的分类任务中，采用了FPN的操作；PAN是在FPN的基础上增加了一个自底向上的过程。如下图所示：
• 这样结合操作，FPN层自顶向下传达强语义特征，而特征金字塔则自底向上传达强定位特征，这样就从不同的主干层对不同的检测层进行特征聚合。
  
• 而YOLOv4中采用的PAN区别在于最后的加和方式不同，原本的PANet网络的PAN结构中，两个特征图结合是采用add操作，而Yolov4中则采用concat操作，如下图所示：
  

★★★个人理解（add和concat）

• add是按行列相加，add前后通道数不发生改变；而concat则是对维度的加和，w,h不变，concat之后的通道数为concat之前通道数之和

YOLOv4一些tricks的应用

遗传算法

• 使用遗传算法优化超参数

SPP模块

• SPP模块，采用下图所示的方式进行这里最大池化采用padding操作，移动的步长为1，比如13×13的输入特征图，使用5×5大小的池化核池化，padding=2，因此池化后的特征图仍然是13×13大小。
  

Mish激活函数

• 部分激活函数采用Mish激活函数。

Dropblock

• 采用Dropblock代替 Dropout

补充trick

SE module

• 特征重标定 SE module ，对每个特征通道设置权重激励，抑制对当前任务无用的特征。
• 首先是（squeeze）将空间维度进行特征压缩，将CxHxW压缩为Cx1x1,获取1x1全局的感受野；
• 随后（excitation），生成每个特征通道的权重；
• 最后使用Scale做权重与原先的每个特征加权(通道权重相乘–>各通道权重值分别和原特征图对应通道的二维矩阵相乘)，具体过程如下图：
  

YOLOv5主要应用的tricks

自适应图片缩放

• 个人认为这个trick对于计算量的减少还是非常实用的。
• 常见的检测算法都是将图片缩放到一个统一的标准。而YOLOv5的自适应锚框是通过计算目标缩放尺寸416×416和当前图片尺寸w，h的比值得到缩放系数，使用小的缩放系数，获取最小填充的缩放后尺寸。（这里大白老师讲的比较详细，可以参考：传送门）

CSP

• YOLOv4只是backbone使用了CSP的思想，而YOLOv5的作者在backbone阶段使用了加残差模块的CSP结构；在Neck阶段使用了不加残差模块的CSP结构。加强了网络特征融合的能力
• 这里借用大白老师的图
  

★★★个人理解（残差模块和CSP的区别）

• 实际上两者的核心思想都是shortcut(短接)，残差模块一般用于backbone，网络可以做深而不容易出现梯度消失或爆炸的情况，另外通过跨阶段层次结构将不同层特征合并，减少了计算量的同时(共享)，又保证了准确率。
• 而CSP相较于残差模块是一个更大的block，一般用在Neck。
• 两者还有一个最主要的区别在于：残差模块最后是add操作；而CSP最后是concat操作

CIOU

• 最后是预测阶段用CIOU替代了传统的IOU（YOLOv4也是这样的）

参考资料

• 传送门，传送门
• 主要是参考大白老师的文章（第一个传送门）