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Alexey 大神接棒,YOLOv4 重磅來襲!

2020.05.05|
Deep Learning

作者  Mr.Jk.Zhang 責編, 夕顏出品,CSDN發布日期 2020 年 04 月 30 日 14:32 |

文章來源: https://www.chainnews.com/zh-hant/articles/814666424511.htm

Alexey 大神接棒,YOLOv4 重磅來襲!快來一睹論文真容吧!| 原力計劃

 


 

前言

千呼萬喚始出來系列,繼 YOLOv3 兩年後,YOLOv4 終於在上週出來了,讓我們來一睹論文真容吧!由於 YOLO 之父 Jeseph Redmon 在今年 2 月已宣佈退出 CV 學術界,大家都以爲 YOLO 系列已不再更新了,幸而,學術界和開源社區的力量是強大的。另一位曾經參與 YOLO 項目維護的大神 Alexey Bochkovskiy 接過了 YOLO 這面大旗,在 arXiv 上提交了 YOLO v4,而且,這篇論文已經被拉入原來 YOLO 之父建立的項目主線。

論文核心中的核心:作者將Weighted-Residual-Connections (WRC), Cross-Stage-Partial-connections (CSP), Cross mini-Batch Normalization (CmBN), Self-adversarial-training (SAT) and Mish-activation.而且還使用了一些最近出來的新 features:WRC, CSP, CmBN, SAT, Mish activation, Mosaic data augmentation, CmBN, DropBlock regularization, and CIoU loss。通過對這些 features 進行有效的組合得到了爆炸性的 YOLOv4,可以吊打一切的 YOLOv4. 在 MS-COCO 數據上:43.5%@AP (65.7%@AP50)同時可以達到 65fps@TeslaV100.

YOLOv4 的發佈可以說是 YOLO 系列的集大成者,裏面涉及了許多 tricks 的組合。YOLOv4 主要是選取了許多 features 進行組合的形式來對數據集進行測試訓練,從而來驗證性能效果。

 

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AP50:95 / AP50 - FPS (Tesla V100) Paper: https://arxiv.org/abs/2004.10934

 


 

YOLOv4 論文中所用 tricks 如下:

  • 用於 backbone 的 BoF:CutMix 和 Mosaic 數據增強,DropBlock 正則化,Class label smoothing

  • 用於 backbone 的 BoS:Mish 激活函數,CSP,MiWRC

  • 用於檢測器的 BoF:CIoU-loss,CmBN,DropBlock 正則化,Mosaic 數據增強,Self-Adversarial 訓練,消除網格敏感性,對單個 ground-truth 使用多個 anchor,Cosine annealing scheduler,最佳超參數,Random training shapes

  • 用於檢測器的 Bos:Mish 激活函數,SPP,SAM,PAN,DIoU-NMS

 


 

文中提供的預訓練模型的權重和參數信息可見代碼地址:

 

 

 

 

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各類檢測器之間性能的比較                                                                                                                                                                                                 

 

 

 

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性能炸裂的 YOLOv4 結果展示                                                                                                                                                                                  

 

 

 

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原始文章: https://www.chainnews.com/zh-hant/articles/814666424511.htm