物体检测作为计算机视觉领域的热门方向，在学术界和工业界可谓是遍地开花，而Yolo系列则可以称为该方向的经典算法，从YoloV1到YoloV7的更新迭代，Yolo算法给我们带来了很多的惊喜和灵感。面试人工智能岗位，Yolo模型的出镜率也是非常的高，今天我们就来捋一捋Yolo那些值得关注的改进点。
资料已经整理好了，文末附下载方式！以下是详细内容介绍～
YoloV1以单阶段端到端的模型让人眼前一亮，检测问题转换成回归问题，预测速度可达到实时要求。模型采用grid cell的网格负责制，每个网格预测两个候选框，再结合置信度、NMS策略得到最终输出结果，损失函数分为四部分。
存在的问题主要有两方面：
【资料图】
一是：每个cell只预测一个类别，如果目标重叠则会漏检；
二是：由于boundingbox的限制，对小目标或是新的宽高比的目标检测效果较差。
YoloV2在V1基础上做了很多改进：
（1）采用Darknet-19作为新的骨干网络，小卷积核节省参数；
（2）舍弃Dropout和FC层，加入BatchNormalization，稳定收敛；
（3）输入更高分辨率的图像，并且支持multi-scale多尺寸图像；
（4）借鉴了二阶段算法的anchor策略，通过聚类获取与数据集相匹配的anchor尺寸；
（5）相对于grid cell做位置预测，模型更容易收敛；
（6）passthrough策略融合细粒度特征助力小目标检测；
YoloV2在网络结构上减少了参数量，从无穷回归到有穷回归的策略降低学习难度，但特征融合的方式仍不能有效改善密集、小目标检测，也不支持多标签的分类。
YoloV3在网络结构上做出了更好的改进，特征提取的更细致，特征融合更紧密，同时提供了更多的机会去适应不同尺寸的目标框检测。
（1）设计了三个尺度的输出头，有利于检测不同大小的目标框
（2）引入残差连接，堆叠更多的层来提取特征
（3）采用全卷积网络，加入特征金字塔的融合策略，特征重复利用
（4）9个先验框，3个输出头分别对应三组不同比例的anchor，有效的提升了对小目标物体的检测，同时有利于提高检测的召回率。
（5）使用logistic激活函数代替softmax，对每一个类别做二分类，支持多标签的分类。
YoloV3对小目标检测的性能改进提升显著，但相对来说网络较复杂，对于嵌入式部署仍有难度，损失函数的设计欠缺考虑中心点和长宽的整体性，整体性能还有上升空间。
YoloV4在数据和网络设计两个层面，站在巨人的肩膀上借鉴了很多技巧，促使模型性能提升明显，并且很好的控制了参数量，单个GPU即可完成训练和消融实验。
（1.1）马赛克数据增强：对4张图片做随机缩放、裁剪、排布的方式进行拼接，既扩充数据量，又增加小样本数量，进一步支撑解决小目标检测的问题，同时一次处理4张图片也降低对batch的要求，省显存。
（1.2）自对抗训练SAT（Self-adversarial-training）：通过引入噪音点来增加学习的难度，让神经网络反向更新图像，对图像做改变扰动，然后在这个图像上训练，得到鲁棒性更强的模型。
（1.3）DropBlock：之前的Dropout是随机失活一个点，现在是随机失活一个区域，是一种效果更显著的防止过拟合的正则化方法
（1.4）Label Smothing：假如正常分类标签是0和1，标签平滑则是让其变为0.05和0.95，主要目的是防止过拟合，使用标签平滑后最终的分类可视化效果是类内更紧密，类间更分离。
（1.5）CIOU损失：同时考虑重叠面积、中心点距离、长宽比三因素
（1.6）Soft-NMS：传统的非极大值抑制是将IOU超过阈值的候选框都删除掉，这种状态下如果遇到两个物体重叠出现，效果就大打折扣，Soft-NMS是秉持“做人留一面，日后好相见”的态度，不直接剔除，而是降低置信度得分，是一种更加通用的算法。
（2.1）backbone从YOLOV3的DarkNet53变为CSPDarkNet53
（2.2）SPPNet(Spatial Pyramid Pooling)：用不同的池化核大小和步长来实现最终的输入特征维度一致，允许在各种尺寸下训练网络，同时特征融合也增加感受野。
（2.3）CSPNet（Cross Stage Partial Network）：直观上来看是残差模块的二级嵌套，将浅层的特征图在通道维度一分为二，一部分经走正常小残差特征提取模块，另一部分则经过跨阶段层次结构，直接与小残差特征提取模块的输出进行合并，相对比简单的多个小残差模块的堆叠，这种方式丰富了梯度信息的组合，减少冗余计算量，同时提高模型的学习能力。
（2.4）SAM (Spatial Attention Module)：空间注意力机制，让模型学习注意力权重特征图做优化，取消了池化操作，相对可以提高速度。
（2.5）PAN：双向的特征金字塔融合路径，不仅自上而下，同时自下而上，通过上采样和下采样实现concat的拼接，而不是add的拼接，充分结合浅层和高层特征。
（2.6）Mish激活函数：相对常用的Relu激活函数，其上方无界、下方有界，非单调性、无线连续性和平滑度都更加优秀，虽然增加了一定的计算量，但效果会有所提升。
YoloV4可以说是集百家之大成者，将学术界比较流行的改进技巧都融入到自己的模型中，每个改进的小方向都有很好的移植性，无论是对工作还是写论文都是很好的启发。下一篇将继续更新YoloV5到YoloV7的迭代改进亮点。
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