导读
YOLO v1开启了One-Stage目标检测的大门，检测速度直接甩开Two-Stage几条街，虽然精度与Two-Stage尚有差距，但随着YOLO持续不断地更新换代，通过设计性能更加出色的Backbone以及各种Tricks，现在YOLO系列的检测精度已经不输Two-Stage，并且依然保持着超快的检测速度，被业界广泛使用。目前YOLO已经更新到了第五代，但我觉得YOLO v4这篇文章是最适合大家去认真读的，因为它相当于一部目标检测的综述文章，看完之后会对现在目标检测有一个大致的框架。在计算机视觉的演变史上，出现了很多优秀的CNN架构以及各种提升精度的Tricks，甚至Transformer在计算机视觉任务上大放光彩。但是很多网络结构和Tricks都只能在小数据集上使用，或者只能适用于某种特定的任务和场景。
所以作者在YOLO v4中组合了多种通用技术方法进行网络的搭建与训练调优，并进行了大量的实验来验证这些模块的有效性。作者用到的调优手段包括：跨阶段部分连接（CSP）、加权残差连接（WRC）、跨小批量标准化（CmBN）、自对抗训练（SAT）、Mish激活函数、Mosaic数据增强、DropBlock正则化、CIoU Loss等。在这些手段的加持下，YOLO v4最终能使用Tesla V100在MS CoCo数据集上跑出43.5%的AP和65FPS的速度。
In general，YOLO v4的贡献主要有以下几点：
- 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 Ti GPU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。
YOLO v4结构原理解析
下边从YOLO v4的相关工作框架上对其进行详细分析。
首先作者对现有的目标检测算法进行了总结：
如图所示，现在大部分目标检测器都遵循这个流程，无论是Two-Stage还是One-Stage，只是改进的侧重点不同。One-Stage更侧重于改进Backbone以及Neck部分，而Two-Stage更多关注Head部分。
- Input：输入图像，patches，image pyramid
- Backbone：VGG16，ResNet-50，EfficientNet-B0/B7，CSPResNeXt50，CSPDarknet53，SpineNet…
- Neck：SPP，FPN，PAN，BiFPN…
- Heads：RPN，SSD，YOLO，RetinaNet，CornerNet，CenterNet，Faster R-CNN，Mask R-CNN…
接着，作者在论文中介绍了大量目前在目标检测领域发挥作用的调优手段，分析它们对模型产生的影响，并对其中一些方法做出改进。作者将这些方法分为两部分：Bag of Freebies 和Bag of Specials。
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Bag of Freebies
这里边包含了在离线训练阶段为提升精度而采用的调优方法，它们不在推理阶段使用，因此不会增加推理时间。- 数据以及样本
数据增强：Random erase，CutOut，Hide-and-Seek，Grid Mask，MixUp，CutMix，GAN，Mosaic…
样本分布：Focal Loss，难例挖掘
特征图：DropOut，DropConnect，DropBlock
Bounding Box损失函数：MSE，IoU Loss，GIoU Loss，DIoU Loss，CIoU Loss，L1 Loss，L2 Loss
- 数据以及样本
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Bag of Specials
这里边包含为了提升精度在推断过程中也参与的方法，会产生一些计算成本，但是跟提升的精度做 Trade-Off 可以接受，因此被广泛使用。- 增大感受野/多尺度特征
SPP，ASPP，RFB - 注意力机制
Squeeze-and-Excitation，Spatial Attention-Module - 特征融合
SFAM，ASFF，BiFPN - 激活函数
ReLU，Leaky-ReLU，Mish - 后处理
Soft-NMS，DIoU NMS
- 增大感受野/多尺度特征
前边说了那么多可以提升目标检测算法的调优手段，无论是Bag of Freebies也好，还是Bag of Special也好，那么作者是怎么搭建YOLO v4的呢？又用了那些手段？做了哪些改进？
- Backbone
一个好的分类模型不一定适用于目标检测，因为目标检测想要提升精度需要实现以下几点：- 更大的网络输入分辨率，大的输入分辨率有利于检测小目标物体
- 更深的网络结构，网络层数越深，越能够覆盖更大的感受野
- 更多的参数，在大数据集上，参数越多，网络表征能力越强，可以检测更多不同的物体
针对以上几点，作者在设计YOLO v4的Backbone的时候，作者对CSPResNext50和CSPDarknet53以及EfficientNet-B3在不同维度上做了对比，最终通过 Trade-off 选择CSPDarknet53作为Backbone。
- Neck
从表格中我们可以看到CSPDarknet53的感受野介于CSPResNext50和EfficientNet-B3之间，参数最多，但是运算速度却最快。为了弥补CSPDarknet53感受野不足的情况，作者在Neck部分添加了SPP-block，并且使用PANet学习多尺度融合特征，提升小目标的检测能力。
其实SPP当初提出来的时候是为了解决模型固定输入的问题，放置在卷积层与全连接层之间，这样不用因为全连接层的限制而固定输入尺寸，而且因为没有了resize/crop/warp这些步骤，无需在对每个proposal单独进行卷积运算（改变了卷积的顺序，直接先对整张图进行卷积运算），只需要根据下采样率在特征图上找到proposal的相对位置即可，极大的节省了计算量。
PANet结构是在FPN的结构上做了改进。FPN在结构上是由顶向下的，即顶层的特征图通过上采样操作与底层的特征图进行add/contact，做到多尺度融合的特征，解决小物体语义信息随着网络的加深逐渐消失的问题，还有适应不同尺度的目标。PANet更进一步，在由顶向下的结构基础上添加了由底向上的结构，从而进行更深层次的融合，保证每个特征图中包含所有尺度的语义信息，从而提升检测率，降低漏检率。 - Bag of Freebies 和 Bag of Specials的选择
作者使用了CutMix和Mosaic用以数据增强，Drop Block做正则化，以及类标签平滑提升模型的鲁棒性以及容错性。此外还有CIou Loss，余弦退火调度器，Mish激活函数等。这些技巧我们后边单独具体地讲解，因为很多小技巧设计都非常巧妙很有意思。
总结
以上就是YOLO V4的整个结构框架了，可以看到作者做了大量的工作来分析当前目标检测的需求以及痛点，而且详细对比了各种Tricks对目标检测算法性能的影响，最终确定了YOLO V4的结构，以CSPDarkNet53作为Backbone，SPP以及PANet作为Neck，以及YOLO V3的head。同时在各种调优手段的加持下，YOLO V4成功做到了比超越其精度的模型速度快，比超越其速度的模型精度高，完美的Trade-Off。后续会陆续写文章具体分析文章中提到的调优手段以及网络结构，与大家交流分享。