【经典论文解读】YOLOv4 目标检测

落日映苍穹つ 2022-09-04 11:42 1207阅读 0赞

## 前言 ##

YOLO是一种目标检测方法，它的输入是整张图片，输出是n个物体的检测信息，可以识别出图中的物体的类别和位置。YOLOv4是在YOLOv3的基础上增加了很多实用的技巧，使得速度与精度都有较大提升。v4版本设计思路如下：

> **输入端**：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、cmBN跨小批量标准化、SAT自对抗训练； 
> 
> **BackBone层**：也称主干网络，使用CSPDarknet53网络提取特征；同时使用Mish激活函数、Dropblock正则化；CSP 跨阶段部分连接。
> 
> **Neck中间层**：这是在BackBone与最后的Head输出层之间插入的一些层，Yolov4中添加了SPP模块、FPN+PAN结构；也支持“多尺度特征检测”，三种输出特征图分为19\*19、38\*38、76\*76，对应检测大物体、中等物体、小物体。
> 
> **Head输出层**：输出层的锚框机制与YOLOv3相同，其中通过聚类提取先验框尺度，并约束预测边框的位置。主要改进的是训练时的损失函数CIOU\_Loss，以及预测框筛选的DIOU\_nms。

论文地址：[YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection][YOLOv4_ Optimal Speed and Accuracy of Object Detection]

Pytorch-YOLOv4 开源代码：[https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4][https_github.com_Tianxiaomo_pytorch-YOLOv4]

Tensorflow 2-YOLOv4 开源代码：[https://github.com/hunglc007/tensorflow-yolov4-tflite][https_github.com_hunglc007_tensorflow-yolov4-tflite]

**目录**

一、网络结构

1.1 输入输出映射

1.2整体网络结构

1.3 基础组件CBM

1.4 基础组件CBL

1.5 基础组件Res unit

1.6 基础组件CSPX

1.7 基础组件 SPP

二、输入端

2.1 Mosaic数据增强

2.2 cmBN跨小批量标准化

2.3 SAT自对抗训练

三、BackBone层

3.1 CSPDarknet53

3.2 Mish激活函数

3.3 Dropblock正则化

四、Neck中间层

4.1 SPP模块

4.2 PAN结构

5、Head输出层

5.1 多尺度特征检测

5.2 输出维度含义

5.3 DIOU\_nms损失函数

5.4 CIOU\_Loss损失函数

六、模型效果

七、参考文献

--------------------

## 一、网络结构  ##

### 1.1 输入输出映射 ###

输入一张608\*608的图像，CSPDarknet-53 网络后得到了 3 个分支，这些分支在经过SSP+PAN结构最终得到了三个尺寸不一的 feature map，形状分别为 \[19, 19, m\]、\[38, 38, m\] 和 \[76, 76, m\]。

输出的3个特征图中的m是指： 先验框个数\*（5 + 类别个数）

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

### 1.2整体网络结构 ###

整体网络可以分为4部分组成，分别是输入端、BackBone主干网络、Neck连接结构、Prediction Head输出然后预测。 先看一下整体的网络结构：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

1.  **输入端**，输入608\*608的图像，进行图像预处理；其中Mosaic数据增强，提升模型的训练速度和网络的精度；cmBN及SAT自对抗训练来提升网络的泛化性能。
2.  **BackBone主干网络**，用于提取图像特征；v4版本使用CSPDarknet53作为主干网络。使用Mish激活函数代替原始的RELU激活函数；增加了Dropblock正则化来进一步提升模型的泛化能力，降低过拟合风险 。
3.  **Neck连接结构**，用于连接BackBone主干网络 和  Head输出层，通过设计“Neck连接结构”可以提升特征的多样性及鲁棒性。使用SPP结构，融合不同尺度大小的特征图，解决不同尺寸的特征图如何进入全连接层，对任意尺寸的特征图直接进行固定尺寸的池化，来得到固定数量的特征。使用PAN结构，代替FPN进行参数聚合以适用于不同level的目标检测。
4.  **Head输出层**，用来完成目标检测结果的输出。用CIOU\_Loss来代替Smooth L1 Loss函数，并利用DIOU\_nms来代替传统的NMS操作，从而进一步提升算法的检测精度。

基础组件，包括CBM、CBL、Res unit、CSPX、SPP。

### 1.3 基础组件CBM ###

CBM，由Conv+BN+Mish激活函数组成。

![20210813145940415.png][]

**Conv** 是卷积层，用来提取特征；

**BN**，batch normalization 批归一化：

网络中的位置：在“该层网络输出后”和“激活函数之前”增加一个BN层。

批归一化的处理：对该层网络输出的特征量分别进行归一化处理，分别使每个特征的数据分布变换为均值0，方差1。特征值数范围控制在\[0,1\]之间。

批归一化的效果：有助于解决反向传播过程中的梯度消失和梯度爆炸问题，降低对一些超参数（比如学习率、网络参数的大小范围、激活函数的选择）的敏感性，并且每个batch分别进行归一化的时候，起到了一定的正则化效果，从而能够获得更好的收敛速度和收敛效果。

**Mish**，是一种激活函数。`Mish`与`ReLU、``Swish`非常相似，但`Mish`可以在不同数据集的许多深度网络中胜过它们，`Mish公式：`

![20210813151947888.png][]

`Mish`是一个平滑的曲线，平滑的激活函数允许更好的信息深入神经网络，从而得到更好的准确性和泛化；在负值的时候并不是完全截断，允许比较小的负梯度流入。

看看Mish、ReLU、SoftPlus 和 Swish 激活函数的图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

`Mish`论文地址： [https://arxiv.org/pdf/1908.08681.pdf][https_arxiv.org_pdf_1908.08681.pdf]

### 1.4 基础组件CBL ###

CBL，由Conv+BN+Leaky\_relu激活函数组成。

![20210813150055155.png][]

Conv、BN 上面介绍过了，这里主要介绍Leaky\_relu激活函数。 公式：

![20210813152805378.png][]

其中a通常会设为0.01。

Leaky\_relu与ReLU很相似，仅在输入小于0的部分有差别，ReLU输入小于0的部分值都为0，而Leaky\_relu输入小于0的部分，值为负，且有微小的梯度。看看ReLU、Leaky\_relu激活函数的图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

Leaky\_relu 优点：在反向传播过程中，其输入小于零的部分，也可以计算得到梯度(而不是像ReLU一样值为0)，这样就避免了上述梯度方向锯齿问题。

### 1.5 基础组件Res unit ###

Res unit，借鉴ResNet网络中的残差结构，用来构建深层网络，CBM是残差模块中的子模块。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

这里主要介绍一下残差结构。

ResNets残差结构解决深度神经网络的“退化”问题。其中退化”指的是，给网络叠加更多的层后，网络深度在增加，性能却快速下降的情况。随着网络深度增加，会出现梯度消失或 梯度爆炸。梯度消失会导致梯度变为 0 ；梯度爆炸会导致梯度太大。

![灯箱][15ba3f737c57040dac6446d612c9cafe.png]

在上图中，我们可以观察到 56 层 CNN 在训练和测试数据集上的错误率都高于 20 层 CNN 架构，如果这是过度拟合的结果，那么56层CNN应该中具有更低的“训练错误”，但它也有更高的训练误差。在对错误率进行更多分析后，ResNet作者得出结论，这是由梯度消失/爆炸引起的。

微软研究院的研究人员于 2015 年提出的 ResNet 引入了一种名为 Residual Network 的新架构。

**残差块：**  
为了解决梯度消失/爆炸的问题，该架构引入了残差网络的概念。在这个网络中，我们使用一种称为***跳过连接***的技术。跳过连接，从几层跳过训练，并直接连接到输出。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

添加这种类型的跳过连接的好处是，如果任何层损害了架构的性能，那么它将被正则化跳过。因此，这导致训练非常深的神经网络，而不会出现梯度消失/爆炸引起的问题。

*其中输出H(x)，H(x) = F(x) + x。x是输入信息。F(x)是输入信息经过一些层的特征提取得出的结果。*

该结构是让网络拟合残差映射，*F(x) = H(x) – x。*

### 1.6 基础组件CSPX ###

CSPX，借鉴CSPNet网络结构，由卷积层和X个Res unint模块Concate组成而成。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

首先介绍一下Concate 结构，然后介绍CSPNet网络结构。

Concate，用于将特征联合；是通道数的合并，也就是说描述图像本身的特征增加了，而每一特征下的信息是没有增加。

### 1.7 基础组件** SPP** ###

** SPP，**采用1×1、5×5、9×9和13×13的最大池化方式，进行多尺度特征融合。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

SPP结构，能融合不同尺度大小的特征图；用来解决不同尺寸的特征图如何进入全连接层，对任意尺寸的特征图直接进行固定尺寸的池化，来得到固定数量的特征。

然后将每个池化得到的特征合起来即得到固定长度的特征个数（特征图的维度是固定的），接着就可以输入到全连接层中进行训练网络了。SPP能增加感受野。

## 二、输入端 ##

**输入端**：在模型训练阶段，使用了Mosaic数据增强、cmBN跨小批量标准化、SAT自对抗训练；

###  2.1 Mosaic数据增强 ###

Mosaic 是一种数据增强方法，将 4 张训练图像组合成1张进行训练。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

作用：增强了对正常背景（context）之外的对象的检测。每个 mini-batch 包含大量的图像，使用Mosaic后：是原来 mini-batch 所包含图像数量的 4 倍，因此，减少了估计均值和方差的时需要大mini-batch的要求。

### 2.2 cmBN跨小批量标准化 ###

BN是仅仅使用“当前迭代时刻的信息”进行归一化，而CBN在计算当前时刻统计量时候会考虑“前k个时刻”统计量，从而实现扩大batch size操作。同时作者指出CBN操作不会引入比较大的内存开销，训练速度不会影响很多，但是训练时候会慢一些。

CmBN是CBN的改进版本，其把大batch内部的4个mini batch当做一个整体，对外隔离。CBN在第t时刻，也会考虑前3个时刻的统计量进行汇合，而CmBN操作不会，不再滑动cross，其仅仅在mini batch内部进行汇合操作，保持BN一个batch更新一次可训练参数。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

BN：无论每个batch被分割为多少个mini batch，其算法就是在每个mini batch前向传播后统计当前的BN数据（即每个神经元的期望和方差）并进行归一化，BN数据与其他mini batch的数据无关。

CBN：每次迭代中的BN数据是其之前n次数据与当前数据的和（对非当前batch统计的数据进行了补偿再参与计算），用该累加值对当前的batch进行归一化。好处在于每个batch可以设置较小的size。

CmBN：只在每个Batch内部使用CBN的方法，个人理解如果每个Batch被分割为一个mini batch，则其效果与BN一致；若分割为多个mini batch，则与CBN类似，只是把mini batch当作batch进行计算，其区别在于权重更新时间点不同，同一个batch内权重参数一样，因此计算不需要进行补偿。

### 2.3 SAT自对抗训练 ###

`SAT，全称`Self-Adversarial Training，可以理解为自对抗训练`；`为一种新型数据增强方式。在第一阶段，神经网络改变原始图像而不是网络权值。通过这种方式，神经网络对其自身进行一种对抗式的攻击，改变原始图像，制造图像上没有目标的假象。在第二阶段，训练神经网络对修改后的图像进行正常的目标检测。

SAT论文：[https://export.arxiv.org/pdf/1703.08603][https_export.arxiv.org_pdf_1703.08603]

使用对抗生成可以改善学习的决策边界中的薄弱环节，提高模型的鲁棒性。因此这种数据增强方式被越来越多的对象检测框架运用。

## **三、BackBone层** ##

**BackBone层**也称主干网络，使用CSPDarknet53网络提取特征；同时使用Mish激活函数、Dropblock正则化；CSP 跨阶段部分连接。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

### **3.1 CSPDarknet53** ###

CSPDarknet53是基于Darknet53，借鉴CSPNet，进行了一些改进，使得模型既保证了推理速度和准确率，又减小了模型尺寸。

首先介绍一下CSPNet，全称是`Cross Stage Partial Networks`，也就是“跨阶段局部网络”。

CSPNet解决了一些大型卷积神经网络框架`Backbone`中网络优化的“梯度信息重复问题”。它是**将梯度的变化从头到尾地集成到特征图**中，因此减少了模型的参数量。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

`CSPNet`实际上是基于`Densnet`的思想，“复制基础层的特征映射图”，通过`dense block`发送副本到下一个阶段，从而将基础层的特征映射图分离出来。这样可以有效缓解梯度消失问题(通过非常深的网络很难去反推丢失信号) ，支持特征传播，鼓励网络重用特征，从而减少网络参数数量。

CSPNet 主要从网络结构设计的角度解决推理中“计算量大”的问题。CSPNet 的作者认为推理计算过高的问题是由于“网络优化中的梯度信息重复”导致的。 因此采用CSP先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。CSP 连接如下图所示：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

不同类型的特征融合策略： (a) 单路径 DenseNet；(b) 提出的 CSPDenseNet：转换 → 串联 → 转换。

`CSPNet`论文地址：[CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN][CSPNet_ A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN]

检测效果好需要以下几点：

*  更大的网络输入分辨率——用于检测小目标
 *  更深的网络层——能够覆盖更大面积的感受野
 *  更多的参数——更好的检测同一图像内不同size的目标

YOLOv4中，选择了具有CSP的darknet53，而是没有选择在imagenet 图像分类上跑分更高的CSPResNext50；因为在目标检测领域的精度来说，CSPDarknet53是要强于 CSPResNext50。

**CSPDarknet53 **结构就如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][]

### 3.2 Mish激活函数 ###

** Mish**，是一种激活函数。`Mish`与`ReLU、``Swish`非常相似，但`Mish`可以在不同数据集的许多深度网络中胜过它们，`Mish公式：`

![20210813151947888.png][]

看看Mish、ReLU、SoftPlus 和 Swish 激活函数的图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

`Mish`论文地址： [https://arxiv.org/pdf/1908.08681.pdf][https_arxiv.org_pdf_1908.08681.pdf]

### 3.3 Dropblock正则化 ###

正则化技术有助于避免过拟合，对于正则化，已经提出了几种方法，如`L1`和`L2`正则化、`Dropout`、`Early Stopping`和数据增强。`YOLOv4`用了`DropBlock`正则化的方法。

`DropBlock，一`种解决模型过拟合的正则化方法，它的作用与Dropout基本相同。Dropout的主要思路是随机的使网络中的一些神经元失活，从而形成一个新的网络。`Dropout是`随机丢弃特征的，它被证明是全连接网络的有效策略，但在特征空间相关的卷积层中效果不佳。

为什么`Dropout应用在`全连接网络的有效，应用在卷积层中效果不佳呢？

> 由于卷积层通常是三层结构，即卷积+激活+池化层，池化层本身就是对相邻单元起作用，因而卷积层对于这种随机丢弃并不敏感。除此之外，即使是随机丢弃，卷积层仍然可以从相邻的激活单元学习到相同的信息。

`DropBlock`是“块的相邻相关区域中”丢弃特征，即：对整个局部区域进行失活（连续的几个位置）。如下图：中间的是`Dropout处理效果；右边的是DropBlock处理效果。`

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][]

这样既可以实现生成更简单模型的目的，又可以在每次训练迭代中引入学习部分网络权值的概念，对权值矩阵进行补偿，从而减少过拟合。

`DropBlock`论文： https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdf

## 四、Neck中间层 ##

**Neck中间层**：这是在BackBone与最后的Head输出层之间插入的一些层，Yolov4中添加了SPP模块、FPN+PAN结构。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][]

### 4.1 SPP模块 ###

** SPP，**采用1×1、5×5、9×9和13×13的最大池化方式，进行多尺度特征融合。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

###  4.2 PAN结构 ###

PANet，全称Path Aggregation Network；主要用来融合**不同尺寸**特征图的特征信息。

下面首先介绍早期深度学习中的结构、DenseNet结构、FPN结构，最后介绍PAN结构。

在早期深度学习中，模型设计相对简单。每一层从前一层获取输入。浅层提取局部纹理和模式信息，建立后续层所需的语义信息。然而，当我们向右移动时，微调预测结果时所需的局部信息可能会丢失。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

在后来的深度学习发展中，层之间的互相连接变得越来越复杂。在DenseNet，它走到了极致。每一层都与之前的所有层相连。

![preview][]

后面发展到FPN，其全名是Feature Pyramid Networks，中文称为特征金字塔网络；FPN的预测是在**不同特征层独立进行**的，即：同时利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息，通过融合这些不同层的特征达到预测的效果。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

作者认为足够低层高分辨的特征对于检测小物体是很有帮助的。

**自底向上**的过程也称为下采样，feature map尺寸在逐渐减小，同时提取到的特征语义信息逐渐丰富。在下采样过程中，feature map的大小在经过某些层后会改变，而在经过其他一些层的时候不会改变，作者将不改变feature map大小的层归为一个stage，因此每次抽取的特征都是每个stage的最后一个层输出，这样就能构成特征金字塔。

**自顶向下**的过程也称为上采样（upsampling）进行，而横向连接则是将上采样的结果和自底向上生成的相同大小的feature map进行融合（merge）。其中，1\*1的卷积核减少卷积核的个数，也就是减少feature map的个数，并不改变feature map的尺寸大小。

可以看看这篇文章：[FPN 用于目标检测的特征金字塔网络][FPN]

接着发展到了PAN，其全称Path Aggregation Network；主要用来融合**不同尺寸**特征图的特征信息。先看看下图：FPN是(a)中网络结构，在此基础上增加了自底向上的路径(b)，使低层信息更容易传播到顶层。

![preview][preview 1]

在FPN中，局部空间信息在红色箭头处向上传递。虽然图中没有清楚地显示，但红色的路径经过了大约100多个层。PAN引入了 short-cut 路径(绿色通道)，只需要大约10层去顶部的N₅层。这种short-circuit 的概念使得最上层可以获得精确的局部信息。

`PANet`论文中融合的时候使用的方法是`Addition`，`YOLOv4`算法将融合的方法由加法改为`Concatenation，即`features maps是连接在一起的。如下图：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

**Neck连接结构****小结：**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 19][]

## 5、Head输出层 ##

**Head输出层**：输出层的锚框机制与YOLOv3相同，其中通过聚类提取先验框尺度，并约束预测边框的位置。主要改进的是训练时的损失函数CIOU\_Loss，以及预测框筛选的DIOU\_nms。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 20][]

### 5.1 多尺度特征检测 ###

模型输出3种尺度的张量，19\*19\*255、38\*38\*255、72\*72\*255，这里体现了**多尺度特征检测**的特点。为什么要输出3种尺度的张量呢？

**低层高分辨的特征 **对于检测小物体是很有帮助的，低层高分辨的特征 对应76\*76；（相对于输出608\*608图像，做了8倍下采样，感受野较小）

**高层抽象的特征** 适合检测大物体，高层抽象的特征 对应19\*19；（相对于输出608\*608图像，做了32倍下采样，感受野较大）

38\*38 适合检测一般大小的物体，感受野中等大小。

### 5.2 输出维度含义 ###

模型输出3种尺度的张量，19\*19\*255、38\*38\*255、72\*72\*255。为什么都是输出255维的呢？

> **一个网格的维度 = 先验框数量 \*（ 坐标x、坐标y、宽度、高度、置信度 + 类别 ）**
> 
> 即：255= 3 \* (5 + 80)

**先验框数量** 在每个尺度的特征图的每个网格设置3个先验框。即：每种尺度的输出张量，都有互不相同的3个先验框Anchor Boxes；13\*13 用来检测大物体，使用3个尺寸较大的先验框；52\*52 用来检测小物体，使用3个尺寸较小的先验框；26\*26 用来检测一般大小物体，使用3个尺寸中等的先验框。这里一共有9个不同大小的先验框。

**先验框维度 **先验框中心坐标x、y；框的宽、高；这4个维度用来表达先验框的位置信息；还是框的置信度，是表示框内包含物体的概率。一共5维。

**类别** 如果用COCO数据集训练，一共有80种物体。

### 5.3 DIOU\_nms损失函数 ###

IOU Loss：考虑检测框和目标框重叠面积。

GIOU Loss：在IOU的基础上，解决边界框不重合时的问题。

DIOU Loss：在IOU的基础上，考虑边界框中心距离的信息。

详细原理参考：[https://blog.csdn.net/qq\_37099552/article/details/104464878][https_blog.csdn.net_qq_37099552_article_details_104464878]

[https://zhuanlan.zhihu.com/p/104236411][https_zhuanlan.zhihu.com_p_104236411]

### 5.4 CIOU\_Loss损失函数 ###

CIOU Loss：在DIOU的基础上，考虑边界框宽高比的尺度信息。

## 六、模型效果 ##

YOLOv4与其他模型对比：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 21][]

详细对比参考直接看论文：[YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection][YOLOv4_ Optimal Speed and Accuracy of Object Detection]

## 七、参考文献 ##

\[1\] [https://cloud.tencent.com/developer/article/1748630][https_cloud.tencent.com_developer_article_1748630]

\[2\] [https://zhuanlan.zhihu.com/p/161439809][https_zhuanlan.zhihu.com_p_161439809]

\[3\] [https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/113765995][https_blog.csdn.net_WZZ18191171661_article_details_113765995]

\[4\] [YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection][YOLOv4_ Optimal Speed and Accuracy of Object Detection]

\[5\]  `Mish`论文 [https://arxiv.org/pdf/1908.08681.pdf][https_arxiv.org_pdf_1908.08681.pdf]

\[6\] `DropBlock`论文： https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdf

\[7\] [FPN 用于目标检测的特征金字塔网络][FPN]

Pytorch-YOLOv4 开源代码：[https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4][https_github.com_Tianxiaomo_pytorch-YOLOv4]

Tensorflow 2-YOLOv4 开源代码：[https://github.com/hunglc007/tensorflow-yolov4-tflite][https_github.com_hunglc007_tensorflow-yolov4-tflite]

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[YOLOv4_ Optimal Speed and Accuracy of Object Detection]: https://arxiv.org/abs/2004.10934
[https_github.com_Tianxiaomo_pytorch-YOLOv4]: https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4
[https_github.com_hunglc007_tensorflow-yolov4-tflite]: https://github.com/hunglc007/tensorflow-yolov4-tflite
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[CSPNet_ A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN]: http://xxx.itp.ac.cn/abs/1911.11929
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[FPN]: https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/119063011?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162886571916780262580393%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=162886571916780262580393&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_v2~rank_v29-1-119063011.pc_v2_rank_blog_default&utm_term=FPN&spm=1018.2226.3001.4450
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[https_cloud.tencent.com_developer_article_1748630]: https://cloud.tencent.com/developer/article/1748630
[https_zhuanlan.zhihu.com_p_161439809]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/161439809
[https_blog.csdn.net_WZZ18191171661_article_details_113765995]: https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/113765995