【论文笔记】PP-YOLOE: An evolved version of YOLO
PP-YOLOE
- 简介
- 改进
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- 1.针对泛化性
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- 1）可变卷积（deformable convolution）
- 2)Matrix NMS
- 2. Anchor-free
- 3. 骨干网络和Neck
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- 1）RepResBlock
- 2）跨阶段部分连接（cross stage partial connections）
- 3）ESE (Effective Squeeze and Extraction)
- 4. Task Alignment Learning (TAL).
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- 1）任务对齐样本分配
- 2） Task-aligned Loss
- 5. ET-head（Efficient Task-aligned Head）
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- 1）Varifocal Loss(VFL）
- 2）Distribution focal loss(DFL)
- 消融实验
- 性能
- 笔者思考总结
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- 1.关于PP-YOLOE速度上的提升
- 2.关于PP-YOLOE精度上的提升
简介
2022.3.24，百度飞浆推出PP-YOLOE，作为22年的第一个YOLO改进版，官方号称测试性能（在MS COCO上）全面领先YOLOX。
尤其是速度方面，在-s模型上达到208FPS，相较于YOLOX-s的119FPS，几乎翻倍！
而在性能上，以PP-YOLOE-x为例，在MS COCO上的mAP达到52.2%，毫无疑问是目前综合性能最好的yolo版本。
论文地址
项目地址（只有接口！！）
由于paddledetdction中只提供了训练和推理的接口，并没有源代码，所以本文将从论文出发，对比分析PP-YOLOE的各项改进。
改进
分五个部分进行对比分析。
1.针对泛化性
PP-YOLOE去除了可变卷积（deformable convolution）和Matrix NMS，从而在各种硬件上得到很好的支持，进一步提升了泛化性能。支持TensorRT 和 ONNX。
1）可变卷积（deformable convolution）
可变卷积在普通的卷积层上增加位移变量，这个变量根据数据的情况学习，偏移后，相当于卷积核每个方块可伸缩的变化，从而改变了感受野的范围，感受野成了一个多边形。
结构图如下：
虽然有助于提高精度，但额外增加的一个卷积层用来学习offset，增加了许多的计算负担，并且飞浆认为这样不利于模型部署。
2)Matrix NMS
利用排序过后的上三角化的IoU矩阵，并且将mask IoU并行化，然后论文同样采取了得分惩罚机制来抑制冗余mask。
优点：
- 实现了mask IoU的并行计算，对于box-free的密集预测实例分割模型很有使用价值。
- 与Fast NMS一样，只需一次迭代。
缺点：
- 与Fast NMS一样，直接从上三角IoU矩阵出发，可能造成过多抑制。
- 同样的，飞浆不认为这个操作带来的性能提升优于其带来的额外计算负担，并且为了便于部署，将其舍弃。
2. Anchor-free
作为PP-YOLOv2的改进版本，PP-YOLOE与其最大的不同之处就体现在基于Anchor-free，根据FCOS的思想，对每一个目标像素设置一个锚点，将 ground truths分配给相应的特征图。此举使得模型损失了0.3的AP，但提升了模型速度。
这个部分没啥好讲的，FCOS用语义分割的像素级处理方式处理目标检测，相比于传统的Anchor-based大大减少了运算量和参数量，实际效果上算是拿精度换速度了。
感兴趣的小伙伴可以 戳这里（FCOS论文）
3. 骨干网络和Neck
使用飞浆自己改进的 RepResBlock构造骨干网络，命名CSPRepResNet，采用和ResNet一样的结构，包含一个由三个卷积层和四个后续阶段组成的stem，这四个后续阶段由 RepResBlock堆叠而成。
1）RepResBlock
RepResBlock源自TreeBlock，首先将其简化成如下形式，其中圆圈C代表连接运算（concatenation opearation）
由于连接运算（concatenation operation）和元素加运算（element-wise add operation）之间的相似性已经在
Rmnet论文中得到证实（具体细节不展开，我也没看懂），所以飞浆将其进行替换，得到训练阶段的RepResBlock，如下图所示，其中圆圈+代表元素加运算。
然后，又将训练阶段的 RepResBlock进行重参数化（ re-parameterizes），得到一个符合RepVGG风格的基本残差块，并在推理阶段使用，如下图所示
而在骨干网络中，飞浆使用两个trick对RepResBlock进行了改造，分别是跨阶段部分连接（cross stage partial connections）和ESE（Effective Squeeze and Extraction），
2）跨阶段部分连接（cross stage partial connections）
由CSPNet提出，CSP即Cross Stage Partial的缩写。
在resnet的基础上，将每一个stage的头尾两部分的特征图集成起来，用于减少在网络优化的过程中花费在重复的梯度信息上的计算。
与ResNet的结构对比如下图
3）ESE (Effective Squeeze and Extraction)
综合上述两种trick，得到最终在三个卷积层后进行堆叠的CSPRepResStage，如下图所示。
其中的ResBlock在推理阶段和训练阶段稍有不同，差别在于重参数化后，推理阶段的ResBlock少了一条带有1*1卷积的残差边。
backbone和neck的宏观结构如下：
4. Task Alignment Learning (TAL).
对标YOLOX的标签分配策略SimOTA。
为了更进一步克服分类和定位的错位，飞浆在PP-YOLOE中使用TOOD中提出的task alignment learning (任务对齐学习)。
Task Alignment Learning (TAL) 显式的把两个任务的最优anchor拉近。这是通过设计一个样本分配策略和任务对齐loss来实现的。样本分配器计算每个anchor的任务对齐度，同时任务对齐loss可以逐步将分类和定位的最佳anchor统一起来。
1）任务对齐样本分配
anchor对齐度量
用分类得分和预测框和gt的IoU的高阶组合来表示这个度量：
这里α和β可以用来控制得分和IoU对这个指标的影响程度。
训练样本分配
对于每个gt，我们选择m个具有最大t值的anchor作为正样本点，其余的为负样本。另外，训练的时候还会计算一个新loss，用来对齐分类和定位。
2） Task-aligned Loss
分类目标函数
为了显式的增加对齐的anchor的得分，减少不对齐的anchor的得分，我们用t来代替正样本anchor的标签。我们发现，当α和β变换导致正样本的标签变小之后，模型无法收敛，因此，我们使用了归一化的t，这个归一化有两个性质：1）确保可以有效学习困难样本，2）保持原来的排序。
公式中tˆ，是标准化后的t，来替换损失中的目标。
TOOD文中其实还有借鉴focal loss的思想，得到最后的损失函数，但PP-YOLOE中没有提及，我也就不放到本文中了。
消融实验
不同分配策略在COCO train2017上训练36epochs的结果。
5. ET-head（Efficient Task-aligned Head）
T-head：
飞浆在T-head的基础上，改进得到ET-head。
对比可以看到，飞浆使用ESE代替TOOD中的层注意，将分类分支的对齐简化为shortcut，用分布焦点损失(DFL)层代替回归分支的对齐。
对于分类任务和定位任务的学习，作者分别选择了Varifocal Loss(VFL)（来自论文VarifocalNet）戳这里和Distribution focal loss(DFL)（来自论文Generalized Focal Loss）戳这里
1）Varifocal Loss(VFL）
Varifocal Loss由Focal Loss演化而来，
其中，α是用来平衡正负样本的权重， 和 用来调制每个样本的权重，使得困难样本有较高的权重，避免大量的简单的负样本主导了训练时候的loss。借用了Focal Loss中的这种加权的思想，用Varifocal Loss来训练回归连续的IACS，和Focal Loss不一样的是，Focal Loss对于正负样本的处理是相同的，而这里是不对等的，所以Varifocal Loss定义为：
其中p是预测的IACS，q是目标IoU得分，对于正样本，q是预测包围框和gt框之间的IoU，对于负样本，q为0。
2）Distribution focal loss(DFL)
其中：
消融实验
性能
笔者思考总结
1.关于PP-YOLOE速度上的提升
PP-YOLOE和YOLOX整体的结构相差不大，但在速度上有很大的提高，在-s模型上，甚至提升了74%！
这么大的提高，我认为除了模型本身的优化和tricks的使用外，残差结构的大量使用，也有一定影响。模型中所有部件，从backbone和neck中的RepResBlock、CSPRepResStage到ET-head中的shortcut和ESEBlock，无不使用或借鉴了残差结构。
虽然残差结构的主要作用是解决网络退化问题，使得层间信息传播更加顺畅，但在较高层间使用残差结构，不可置否地使得计算开销减小。
2.关于PP-YOLOE精度上的提升
因为还没有完全开源的代码（再吐槽一下飞浆只给接口），不好直接debug各个部件进行对比，以后有机会再将此部分补充完整。