深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)YOLO算法，輕松搞定面試官
? Yolo系列的模型，更新迭代速度可以稱得上是內(nèi)卷之王了，目前已經(jīng)有了V8的版本，面試官心中的理想人選必然得是緊跟學(xué)術(shù)發(fā)展潮流的，只知道V1-V4的改進(jìn)點(diǎn)稍顯遜色，本篇就來(lái)總結(jié)下V5-V7版本的改進(jìn)點(diǎn)，讓你只看一次，便可在面試時(shí)胸有成竹。
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YoloV5在V4的基礎(chǔ)上，又做了以下改進(jìn)：
（1）Focus模塊：先間隔完成分塊任務(wù)，將圖像特征重排，在通道維度拼接后再走卷積操作，減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和計(jì)算量，對(duì)速度有一定提升。
（1）BottleneckCSP：將CSP結(jié)構(gòu)與殘差連接巧妙結(jié)合，與V4版本的CSPNet結(jié)構(gòu)類似，直觀來(lái)看是雙層殘差結(jié)構(gòu)的嵌套，但卷積層的具體參數(shù)，二者的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)稍有不同。
（3）FPN+PAN：特征融合的更加細(xì)致，上采樣與下采樣的多次拼接，進(jìn)一步支撐小目標(biāo)檢測(cè)。
? ? ? ? YoloV5在小目標(biāo)檢測(cè)上效果進(jìn)一步提升，將自適應(yīng)錨框計(jì)算的代碼也整合到項(xiàng)目源碼中，通過(guò)參數(shù)的靈活配置，可以得到不同復(fù)雜度的模型，源碼中內(nèi)置的超參數(shù)優(yōu)化策略，也提升了模型的整體性能，是一份很具參考價(jià)值、可維護(hù)使用的工程性目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目源碼。
? ? ? ? YoloV6和V7的發(fā)布時(shí)間間隔很短，V6的主要工作是圍繞更好地適應(yīng)GPU設(shè)備，將RepVGG的結(jié)構(gòu)引用到backbone和neck中，同時(shí)對(duì)檢測(cè)頭進(jìn)行解耦，分開了邊框回歸和類別分類，由于V6版本猶如曇花一現(xiàn)，且與V7版本有相似的改進(jìn)點(diǎn)，所以本文重點(diǎn)闡述YoloV7版本的以下改進(jìn)：?
（1）RepVGG：重參數(shù)化的主要目的是為了加速、節(jié)省內(nèi)存，由于nvidia設(shè)備對(duì)3*3的卷積核運(yùn)算優(yōu)化效果最好，YoloV7將不同尺寸的卷積核、BN層、短路連接層，全部轉(zhuǎn)化成3*3的卷積，在推理時(shí)合并計(jì)算，大幅度節(jié)省了計(jì)算耗時(shí)。
對(duì)BN層，在計(jì)算公式上做推導(dǎo)、合并，最終的公式如下所示：
對(duì)1*1的卷積層和短路連接層，采用填充0的方式，構(gòu)建成3*3的卷積核，其中短路連接還將卷積核參數(shù)固定成0和1。
（2）正樣本分配策略：把GT的中心點(diǎn)上下左右偏移0.5個(gè)單位，由原來(lái)一個(gè)grid變成了三個(gè)grid，得到更多的正樣本候選框。篩選候選框需要滿足以下三個(gè)條件：
?GT與anchor的長(zhǎng)寬比例要在0.25-4之間
?計(jì)算IOU損失，動(dòng)態(tài)匹配topk。先按大小順序排列取前topk個(gè)，但容易出現(xiàn)topk中iou數(shù)值有斷崖式下降的情況，所以做累加和，做一個(gè)向下的截?cái)?，自適應(yīng)topk個(gè)樣本。
?計(jì)算類別預(yù)測(cè)損失
（3）相對(duì)位置預(yù)測(cè)：與正樣本分配策略中的中心點(diǎn)偏移、長(zhǎng)寬比例篩選條件相呼應(yīng)。
（2）輔助的輸出頭：每個(gè)輸出頭都對(duì)應(yīng)增加一個(gè)輔助頭，但仍然利用主頭的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)指導(dǎo)選擇正樣本，由粗到細(xì)地引導(dǎo)標(biāo)簽分配策略。
? ? ??YoloV7在參數(shù)量和計(jì)算量上大幅度減少，但性能仍有少量的提升，整體來(lái)看，yolo系列的更新迭代，除了自身結(jié)構(gòu)特色的優(yōu)化外，也融進(jìn)了很多通用性的技巧，這些可移植的改進(jìn)點(diǎn)非常值得我們?nèi)ゼ?xì)化總結(jié)、參考借鑒。
? ? ? 當(dāng)你論文找不到創(chuàng)新點(diǎn)、實(shí)際項(xiàng)目沒(méi)有提升思路，看看yolo系列就能讓你在短時(shí)間內(nèi)吸收諸多的實(shí)用技巧，靈感和思路也就應(yīng)運(yùn)而生了。面試時(shí)yolo系列也是最常見(jiàn)的探討話題，可以稱得上是人工智能方向的基礎(chǔ)送分題了，掌握扎實(shí)的基礎(chǔ)上，再加上擴(kuò)展和自己的總結(jié)理解，邏輯清晰地表達(dá)觀點(diǎn)、形成共鳴和討論，面試官很難不記住你！
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