yolov5的trick总结

文章目录

yolov5的trick总结

yolov5的trick总结

输入端的 Mosaic 数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放操作、Focus 结构(之后6.0就不用了)、CSP 结构、SPP 结构、FPN + PAN 结构、CIOU_Loss 等等。

输入端的 Mosaic 数据增强

mosaic数据增强则利用了四张图片，对四张图片进行拼接，每一张图片都有其对应的框框，将四张图片拼接之后就获得一张新的图片，同时也获得这张图片对应的框框，然后我们将这样一张新的图片传入到神经网络当中去学习，相当于一下子传入四张图片进行学习了。

首先随机取四张图片；
分别对四张图片进行数据增广操作，并分别粘贴至与最终输出图像大小相等掩模的对应位置；
1. 翻转（对原始图片进行左右的翻转）；
2. 缩放（对原始图片进行大小的缩放）；
3. 色域变化（对原始图片的明亮度、饱和度、色调进行改变）等操作。
进行图片的组合和框的组合，完成四张图片的摆放之后，我们利用矩阵的方式将四张图片它固定的区域截取下来，然后将它们拼接起来，拼接成一张新的图片，新的图片上含有框框等一系列的内容——对应的区域被剪裁掉后，框坐标做对应处理。对于过小的目标，则丢弃掉；

自适应锚框计算

使用k-means聚类获得最佳的锚框
用超参数学习

自适应图片缩放操作

自适应图片缩放letterbox
实现步骤：

计算收缩比;
计算收缩后图片的长宽;
计算需要填充的像素;
最后resize图片并填充像素

def letterbox(im, new_shape=(640, 640), color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, stride=32):
    # Resize and pad image while meeting stride-multiple constraints
    shape = im.shape[:2]  # current shape [height, width]
    if isinstance(new_shape, int):
        new_shape = (new_shape, new_shape)
   
    # Scale ratio (new / old)
    r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1])
 
    # Compute padding
    ratio = r, r  # width, height ratios
    new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r))
    
    dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1]  # wh padding
    if auto:  # minimum rectangle
        dw, dh = np.mod(dw, stride), np.mod(dh, stride)  # wh padding
 
    dw /= 2  # divide padding into 2 sides
    dh /= 2
    print(dw, dh)
    if shape[::-1] != new_unpad:  # resize
        im = cv.resize(im, new_unpad, interpolation=cv.INTER_LINEAR)
    top, bottom = int(round(dh - 0.1)), int(round(dh + 0.1))
    left, right = int(round(dw - 0.1)), int(round(dw + 0.1))
    im = cv.copyMakeBorder(im, top, bottom, left, right, cv.BORDER_CONSTANT, value=color)  # add border
    return im, ratio, (dw, dh)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26

CSP 结构

SPP 结构

金字塔结构

FPN + PAN 结构

FPN 高维度向低维度传递语义信息（大目标更明确）
PAN 低维度向高维度再传递一次语义信息（小目标也更明确）

IOU_Loss

可以自己选择CIOU、DIOU以及GIOU三种IOU的方式。

# IoU
iou = inter / union
if CIoU or DIoU or GIoU:
    cw = torch.max(b1_x2, b2_x2) - torch.min(b1_x1, b2_x1)  # convex (smallest enclosing box) width
    ch = torch.max(b1_y2, b2_y2) - torch.min(b1_y1, b2_y1)  # convex height
    if CIoU or DIoU:  # Distance or Complete IoU https://arxiv.org/abs/1911.08287v1
        c2 = cw ** 2 + ch ** 2 + eps  # convex diagonal squared
        rho2 = ((b2_x1 + b2_x2 - b1_x1 - b1_x2) ** 2 + (b2_y1 + b2_y2 - b1_y1 - b1_y2) ** 2) / 4  # center dist ** 2
        if CIoU:  # https://github.com/Zzh-tju/DIoU-SSD-pytorch/blob/master/utils/box/box_utils.py#L47
            v = (4 / math.pi ** 2) * torch.pow(torch.atan(w2 / (h2 + eps)) - torch.atan(w1 / (h1 + eps)), 2)
            with torch.no_grad():
                alpha = v / (v - iou + (1 + eps))
            return iou - (rho2 / c2 + v * alpha)  # CIoU
        return iou - rho2 / c2  # DIoU
    c_area = cw * ch + eps  # convex area
    return iou - (c_area - union) / c_area  # GIoU https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf
return iou  # IoU
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17