深度学习领域中的耦合与解耦

在阅读论文的时候应该会看到两个操作，一个是耦合，一个是解耦，经常搭配着出现的就是两个词语，耦合头（Coupled head）以及Decoupled head（解耦合头），那为什么要耦合，又为什么要解耦。

耦的概念

以下是来自耦的词语百科

耦耕（两人并力一起耕种。为古代犁田的一种方式）；耦犁（一种耕作法）。引申为二人一组。

可见，耦的基础含义是共同为某一目标同时作用，再看Coupled和Decoupled这俩单词，是不是觉得耦合和解耦这俩翻译很精妙呢。

同时在知乎某文章中，也很通俗易懂的阐述了耦合与解耦的区别：通俗地理解耦合、解耦这两个概念 - 知乎

深度学习中耦合与解耦的作用

在论文《An Integrated Model for On-Site Teaching Quality Evaluation Based on Deep Learning》中有一张简洁明了的图表面了深度学习中耦合和解耦的区别；

在目标检测中，分类任务和回归任务之间的冲突是不可避免的。因此，用于分类和定位的解耦合头被广泛用于大多数单阶段检测器。YOLO系列的骨干网络和特征金字塔网络在不断发展，但检测头仍然是耦合的。对于每一级FPN特征，首先通过1×1卷积归一化激活函数进行特征积分，以将特征通道的数量减少到256个。然后分别为分类和回归任务添加两个并行分支（如图2所示）。每个分支有两个3×3卷积归一化激活函数用于特征提取。Cls分支通过1×1卷积来确定输入特征点的类型。另一个分支也分为两个平行的分支。其中，Reg分支通过1×1卷积获得特征点的回归系数，以调整预测帧；并且Obj分支通过1×1卷积来确定特征点是否具有对应的对象。实验表明，将耦合头替换为解耦头大大提高了收敛速度，而解耦合头对于端到端版本的YOLO至关重要。