【目标检测】50、YOLOX | 回归 anchor-free 的 YOLO 依然能打！

论文：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

作者：旷世

时间：2021.08

贡献：

• 将 YOLO 检测器建模成了 anchor-free 的形式
• 将一些优秀的检测方法嵌入，如 decoupled head 和 SimOTA
• YOLO-nano：在 COCO 上 25.3% AP，比 Nanodet 高了 1.8%
• YOLOv3：提升了 3% AP，达到了 47.3%

一、背景

随着 YOLO 系列的发展，很大程度上推进了检测器在准确率和效率上的平衡，当时最优的应该是 YOLOv5，在 COCO 上 48.2% AP，耗时 13.7ms。

在近两年，目标检测的方法研究集中在 anchor-free（FCOS, CornerNet, CenterNet），advanced label assignment（Freeanchor, ATSS, Autoassign, Iqdet, Ota），end-to-end（NMS-free）（ End-to-end object detection with transformers, End-to-end object detection with fully convolutional network, Object detection made simpler by eliminating heuristic nms）等方面，YOLO 系列还没有引入这些，YOLOv4 和 YOLOv5 都是 anchor-based，并且训练过程有手工选择的特征。

二、方法

1、baseline：

YOLOX 是以 YOLOv3 作为基准框架的，以 Darknet53 作为backbone，YOLOv3+Darknet53+SPP 作为 baseline，如图 1 所示。

• 分类和 objectness loss：BCE loss
• 回归 loss：IoU loss

2、解耦头

检测任务中的分类和回归头的互相影响会给网络结果带来不好的影响，所以需要对两个头进行解耦。

• 将 YOLO 的 head 使用解耦后的头替换后，收敛速度明显快了很多，如图 3
• 解耦头对 YOLO 的 end-to-end 的训练有好处。从表 1 中可以看出，使用耦合头时，end-to-end 的训练会下降 4.2% AP，使用解耦头的时候只会下降 0.8% AP
• 所以，使用了如图 2 所示的解耦头：1 个 1x1 conv 层来降通道，两个并行的 3x3 conv 分别进行不同的特征提取。经过实验后，也发现解耦层多了 1.1 ms 的耗时（11.6ms vs. 10.5ms）。

3、数据增强

使用了 Mosaic 和 Mixup 增强

如何使用数据增强：在最后 15 个 epoch 的时候，关掉这两个增强

4、Anchor-free

YOLOv4 和 YOLOv5 都是基于 YOLOv3 的结构的，都是 anchor-based 模式。

使用 anchor 有两个问题：

• 为了达到最优检测结果，需要在训练之前统计分析并确定最优 anchor，这些方法都是有阈限定的，很难泛化
• Anchor 方法提升了检测头的复杂性，在边缘设备上移除这些高复杂度的计算，可能会解决其瓶颈

如何将 YOLO 转换为 anchor-free 的：

• 将每个位置的预测从 3 改为 1，直接预测 4 个值：相对网格的左上角点的两个偏移 + 预测框的宽和高
• 将每个目标中心点位置当做正样本
• 预定义尺度范围，来定义 FPN 的每层学习多大的目标
• 上述操作降低了 GFLOPs 并且速度更快了，且获得了更好的效果 42.9%，如表 2

5、多个正样本

为了和 YOLOv3 的分配策略一致，如果只给每个目标选择一个正样本（和 gt 的 IoU 最大的框作为该 gt 唯一的正样本），忽略其他的高质量预测结果，而这些高质量的预测结果也会给梯度带来益处，缓解正负样本的严重不平衡问题，所以，YOLOX 选择中心的 3x3 位置的样本为正样本，提升到了 45%。

6、SimOTA

作者总结的 advanced label assignment 的 4 个关键点：

• loss/quality aware
• Center prior
• Dynamic number of positive anchor for each gt
• Global view

OTA （Ota: Optimal transport assignment for object detection, CVPR2021）满足上述四点，所以选择了该策略。

OTA 从全局的角度分析了 label assignment，并且将标签分配的过程建模成了一个 Optimal Transport （OT）问题。但作者发现直接使用基于 Sinkhorn-Knopp 的 OT 的话，会额外带来 25% 的训练时间，所以简化成了动态的 top-k 策略，称为 SimOTA。

SimOTA 通过如下方式计算真值和预测值的 cost：$c_{ij}=L_{ij}^{cls}+\lambda L_{ij}^{reg}$

然后，对每个 gt，都根据一个确定的 center region 来最小化 cost，并选择前 top-k的预测结果作为其正样本。

SimOTA 减少了训练时间，避免了 Sinkhorn-Knopp 的超参数，从 45 提升到了 47.3 AP。

7、End-to-end YOLO

添加了 2 个 conv layer，one-to-one label assignment，stop gradient

三、效果

1、和其他 backbone 的对比

2、和 SOTA 的对比