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YOLOv6 v3.0實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測重磅升級

CVer ? 來源:AIWalker ? 2023-01-30 17:09 ? 次閱讀

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YOLOv6 v3.0的主要貢獻(xiàn)簡述如下:

對檢測器的Neck部件進(jìn)行了翻新:引入BiC(Bi-directional Concatenation)提供更精確的定位信息將SPPF簡化為SimCSPSPPF,犧牲較少的速度提升更多的性能

提出一種AAT(Anchor-aided training)策略,在不影響推理效率的情況下同時(shí)受益于Anchor-basedAnchor-free設(shè)計(jì)理念。

對YOLOv6的Backbone與Neck進(jìn)行加深,在更高分辨率輸入下達(dá)成新的SOTA性能。

提出一種新的自蒸餾策略提升YOLOv6小模型的性能,訓(xùn)練階段采用更大的DFL作為增強(qiáng)版輔助回歸分支。

本文方案

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Network Design

在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面,本文主要從Neck與SPP兩個(gè)維度進(jìn)行改進(jìn):

在Neck方面,本文設(shè)計(jì)了一種增強(qiáng)的PAN模塊,它次用BiC模塊對三個(gè)近鄰層特征進(jìn)行集成(可參考上圖b),額外引入了pYYBAGPXic-AAB3gAAAFpuLanWI164.jpg。這種處理截止可以保留更精確的定位信息,對于小目標(biāo)定位非常重要。

在SPP方面,本文對YOLOv5 v6.1版本的SPPF進(jìn)行了簡化,得到了所謂的SimCSPSPPF(可參考上圖c)。

Anchor-Aided Training

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YOLOv6是一種追求更高推理速度的Anchor-free檢測器。然而,作者發(fā)現(xiàn):在同等配置(YOLOv6-N)下,相比Anchor-free方案,Anchor-based方案可以帶來額外的性能增益,見上表。

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有鑒于此,作者提出了AAT策略(即Anchor輔助訓(xùn)練,見上圖),它引入了一個(gè)Anchor-based輔助分支以組合兩種方案的優(yōu)勢。通過這種訓(xùn)練策略,源自的輔助分支的引導(dǎo)信息可以被有效的嵌入到Anchor-free分支。在推理階段,輔助分支將被移除掉。也就是說,AAT策略屬于"贈品",加量不加價(jià)的那種

Self-distillation

在YOLOv6早期版本中,自蒸餾僅在大模型中得到應(yīng)用,采用的普通KL散度蒸餾。知識蒸餾損失與整體損失定義如下:超參數(shù)用于對兩個(gè)損失進(jìn)行平衡。在訓(xùn)練的早期,源自老師模型的軟標(biāo)簽更易于學(xué)習(xí);而在訓(xùn)練的后期,學(xué)生模型從硬標(biāo)簽中受益更多。

因此,作者設(shè)計(jì)了一種cosine weight decay調(diào)整機(jī)制:由于DFL會對回歸分支引入額外的參數(shù),極大程度影響小模型的推理速度。因此,作者針對小模型設(shè)計(jì)了一種DLD(Decoupled Localization Distillation)以提升性能且不影響推理速度。具體來說,在小模型中插入一個(gè)增強(qiáng)版回歸分支作為輔助。在自蒸餾階段,小模型受普通回歸分支與增強(qiáng)回歸分支加持,老師模型近使用輔助分支。

需要注意:普通分支僅采用硬標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練,而輔助分支則用硬標(biāo)簽與源自老師模型的軟標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練。完成蒸餾后,僅普通分支保留,輔助分支被移除。這種訓(xùn)練策略又是一種加量不加價(jià)的"贈品"。

Experiments

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上表給出了不同方案的性能對比,可以看到:

相比YOLOv5-N、YOLOv7-Tiny,YOLOv6-N指標(biāo)分別提升9.5%、4.2%,同時(shí)具有最佳速度。

相比YOLOX-S、PPYOLOE-S、YOLOv6-S指標(biāo)分別提升3.5%、0.9%且速度更快;

YOLOv6-M比YOLOv5-M指標(biāo)高4.6%、速度相當(dāng),比YOLOX-M、PPYOLOE-M指標(biāo)高3.1%、1.0%且速度更快;

除了比YOLOv5-L更高更快外,YOLOv6-L比YOLOX-L、PPYOLOE-L分別高3.1%、1.4%且速度相當(dāng)。

相比YOLOv8,YOLOv6在所有尺寸下取得了相當(dāng)?shù)木龋瑫r(shí)具有更優(yōu)的吞吐性能。

除了上述常規(guī)模型尺寸外,作者還進(jìn)一步提升了輸入分辨率并添加了C6特征,與YOLOv5等方案對比:

相比YOLOv5系列(即YOLOv5-N6/S6/M6/L6/X6),YOLOv6具有更高的AP、相當(dāng)?shù)乃俣龋?/p>

相比YOLOv7-E6E,YOLOv6-L6指標(biāo)高出0.4%,推理速度快36%。






審核編輯:劉清

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原文標(biāo)題:超越Y(jié)OLOv8!YOLOv6 v3.0實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測重磅升級!

文章出處:【微信號:CVer,微信公眾號:CVer】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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