网络解析----yolox

这里引用yolox原作者的一些话，YOLOX 的设计，在大方向上主要遵循以下几个原则：1. 所有组件全平台可部署2. 避免过拟合 COCO，在保持超参规整的前提下，适度调参3. 不做或少做稳定涨 点但缺乏新意的工作（更大模型，更多的数据）所以大家可以看到，首发的 YOLOX 没有 deformable conv ，没有用额外数据做 pretrain，没有 momentum=0.937…回到 YOLOX 设计的具体细节上，我们认为与之前 YOLO 最大的区别在于 Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free 和样本匹配这几个地方。

Mixup，没有原始 Mixup 里的 Bernoulli Distribution 和 Soft Label ，有的仅是 0.5 的常数透明度和 Copypaste 里提到的尺度缩放 ( scale jittering )。 YOLOX 里的 Mixup 有如此明显的涨点，大概是因为它在实现和涨点原理上更接近 Copypaste，而不是原版 Mixup；

Anchor Free 与 Label AssignmentAnchor Free 的好处是全方位的。1). Anchor Based 检测器为了追求最优性能通常会需要对anchor box 进行聚类分析，这无形间增加了算法工程师的时间成本； 2). Anchor 增加了检测头的复杂度以及生成结果的数量，将大量检测结果从NPU搬运到CPU上对于某些边缘设备是无法容忍的。当然还有； 3). Anchor Free 的解码代码逻辑更简单，可读性更高。至于为什么 Anchor Free 现在可以上 YOLO ，并且性能不降反升，这与样本匹配有密不可分的联系。与 Anchor Free 比起来，样本匹配在业界似乎没有什么关注度。但是一个好的样本匹配算法可以天然缓解拥挤场景的检测问题（ LLA、OTA 里使用动态样本匹配可以在 CrowdHuman 上提升 FCOS 将近 10 个点），缓解极端长宽比的物体的检测效果差的问题，以及极端大小目标正样本不均衡的问题。甚至可能可以缓解旋转物体检测效果不好的问题，这些问题本质上都是样本匹配的问题。在我们的认知中，样本匹配有 4 个因素十分重要：1) loss/quality/prediction aware ：基于网络自身的预测来计算 anchor box 或者 anchor point 与 gt 的匹配关系，充分考虑到了不同结构/复杂度的模型可能会有不同行为，是一种真正的 dynamic 样本匹配。而 loss aware 后续也被发现对于 DeTR 和 DeFCN 这类端到端检测器至关重要。与之相对的，基于 IoU 阈值 /in Grid(YOLOv1)/in Box or Center(FCOS) 都属于依赖人为定义的几何先验做样本匹配，目前来看都属于次优方案。2) center prior : 考虑到感受野的问题，以及大部分场景下，目标的质心都与目标的几何中心有一定的联系，将正样本限定在目标中心的一定区域内做 loss/quality aware 样本匹配能很好地解决收敛不稳定的问题。3) 不同目标设定不同的正样本数量( dynamic k )：我们不可能为同一场景下的西瓜和蚂蚁分配同样的正样本数，如果真是那样，那要么蚂蚁有很多低质量的正样本，要么西瓜仅仅只有一两个正样本。Dynamic k 的关键在于如何确定k，有些方法通过其他方式间接实现了动态 k ，比如 ATSS、PAA ，甚至 RetinaNet ，同时，k的估计依然可以是 prediction aware 的，我们具体的做法是首先计算每个目标最接近的10个预测，然后把这个 10 个预测与 gt 的 iou 加起来求得最终的k，很简单有效，对 10 这个数字也不是很敏感，在 5~15 调整几乎没有影响。4) 全局信息：有些 anchor box/point 处于正样本之间的交界处、或者正负样本之间的交界处，这类 anchor box/point 的正负划分，甚至若为正，该是谁的正样本，都应充分考虑全局信息。
Concat前总共有三个分支：1）cls_output：主要对目标框的类别，预测分数。因为COCO数据集总共有80个类别，且主要是N个二分类判断，因此经过Sigmoid激活函数处理后，变为202080大小。2）obj_output：主要判断目标框是前景还是背景，因此经过Sigmoid处理好，变为20201大小。3）reg_output：主要对目标框的坐标信息（x，y，w，h）进行预测，因此大小为20204。最后三个output，经过Concat融合到一起，得到20 20 85的特征信息。