YOLOX原始论文精读

由于最近需要对YOLOX的理论部分进行深入的理解，因此我需要查看YOLOX的相关论文，但YOLOX是最近新出的目标目标检测算法，但我发现我无法查看YOLOX相关的见刊论文，因此我只能好好深入理解它的原始论文。但我的理解可能比较浅薄，希望各位大佬在查看这篇文章的时候可以及时纠正我的错误。

以下是旷视科技所提供的YOLOX的GitHub开源代码：
Pytorch版：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
MegEngine版：https://github.com/MegEngine/YOLOX

原始论文地址：
https://arxiv.org/abs/2107.08430

从GitHub上面可以看到YOLOX的简单说明：

从这里可以看出，YOLOX是一个高性能的anchor-free版本，它超过了YOLOv3到YOLOv5，并且支持MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn和OpenVINO，为大家提供了加速和部署的支持。

在原始论文的题目可以看出，YOLOX在2021年超过了所有YOLO系列的版本：

下面就开始对YOLOX原始论文进行解读：
在这篇文章的最前面，可以看到左边这个图：

这个图对比了不同模型的精度以及速度，我们可以看到越往左上角的线是越好的。显然左上角的YOLOX-L和YOLOv5-L相比，YOLOX-L的性能更好，它的性能远远超过EfficientDet。

接下来，我们来看右边这幅图：

右边这幅图是对小模型的比较（YOLOX-S、YOLOX-Tiny和YOLOX-Nano）
这里我们可以看到，YOLOX-Nano是最快的一个模型，它比NanoDet所得到的AP值更高，而模型的参数量相当。

下面来看文章的摘要：

从这里可以看到，他们把YOLO的目标检测器转换成一个anchor-free的方式，并且采用了其他先进的技术，包括decoupled head（解耦头）、leading label assignment strategy SimOTA（领先的标签分配策略，SimOTA）。

接着介绍了它的性能表现：

这里介绍了它和小模型NanoDet的对比，特别是提到它的AP增加了1.8%，大模型对比了YOLOv5-L，它的AP也提高了1.8%。并且使用大模型（YOLOX-L）获得了一个比赛的第一名。

接下来，这里提到了YOLOX支持ONNX、TensorRT、ncnn和OpenVINO还有代码的开源地址。

下面是论文的引言部分：

这里作者提到YOLO系列是比较好的追求最优的速度和精度权衡，这样比较适合实时应用。
尽管YOLO系列表现很好，但是过去两年目标目标检测在学术界有新的进展，其中在anchor-free目标检测器、先进的标签分配策略（advanced label assignment strategy）和end-to-end（NMS-free） detectors（不需要非极大抑制的候处理），但是这样先进的进展并没有整合到YOLO系列的家族里面。

所以作者希望把这些进展整合到YOLO系列中：

YOLOX把YOLOv3作为一个起点（也就是采用YOLOv3-SPP（SPP：空间金字塔池化(Pooling)）作为默认的YOLOv3版本），并在此基础上进行改进：

下面作者介绍了相对YOLOv3性能的提升，YOLOX相对YOLOv3（使用同样的主干特征提取网络DarkNet53）在COCO数据集(Dataset)上可以达到47.3%（提高3%）：

下面是相对于YOLOv5的对比，相比YOLOv5-L上有1.8%AP的提升,在小模型上，YOLOX-Nano（参数量0.91M的参数和1.08G的FLOPs），对比YOLOv4-Tiny和NanoDet分别有10%和1.8%AP的提升。

下面开始介绍YOLOX-DarkNet53

作者选用了YOLOv3的DarkNet53作为基线，以下是YOLOv3论文中的DarkNet53网络结构图：

以下是实现的细节：它的训练设置是这样的，为了对比不同的性能，不同的模型都在coco数据集(Dataset)上使用了300代的训练，并且使用5代的warm-up。

其使用了SGD优化器来训练。最初的学习率(Learning rate)是0.01，采用了cos学习率(Learning rate)方案。

接着是weight decay和SDG momentum的设置。同时设置batch size为128在8个GPU上面。接着在一个Tesla显卡上采用16位浮点精度和batch为1。

下面介绍了YOLOv3的基线：
也就是DarkNet53主干特征提取网络和一个SPP layer（空间金字塔池化(Pooling)模块），它增加了EMA（指数移动平均）的权重更新，cosine的学习率(Learning rate)方案，使用了IoU loss和IoU-aware branch。
对于类别（cls）和目标（obj）使用了BCE loss（二元交叉熵(Cross entropy)损失函数(Loss function)），对于reg回归(Regression)（branch）使用了IoU loss，也就是在在YOLOv3的基础上进行这些改进。

对于数据增强，它使用了only conduct RandomHorizontalFlip, ColorJitter 和multi-scale for data augmentation ，但是并没有采用RandomResizedCrop策略，这些策略就是作者所采用YOLOv3的基线。

下面介绍decoupled head（解耦头）：
具体就是把分类（classification）和回归(Regression)（regression）解耦，因为分类和回归(Regression)是有一定的冲突。

下面这幅图对比了YOLOv3到YOLOv5的Coupled head和YOLOX的Decoupled head：
这幅图可以看到YOLOX把分类和回归(Regression)分成两个branch，并且还增加了IoU计算的分支。

这里作者又强调了使用Decoupled head方式的原因：1、可以提高训练的收敛(Convergence)速度2、如果想做end-to-end的版本，也就是不采用非极大抑制候处理的话，那么Decoupled head是比较方便的。

表1中也对比了Coupled head和Decoupled head，对于Vanilla YOLO（YOLOv3的基线）,可以看到Decoupled head比Coupled head有提高，提高到39.6%AP，如果采用end-to-end YOLO，Decoupled head比Coupled head性能也有提升。如果使用end-to-end YOLO，会比使用Vanilla YOLO性能会降低，Decoupled head相比Coupled head会降低更少。

这里可以看到采用Decoupled head可以提升1.1毫秒的处理速度的增加：

接下来我们再看一下这个对比图，Decoupled head会先通过1×1的卷积(convolution)把前面的特征图的通道变为256，然后再经过2个3×3的卷积(convolution)层，接着再经过1×1的卷积(convolution)层，分别到分类目标检测头和回归(Regression)目标检测头，同时再回归(Regression)这个分支还增加了IoU分支。

从图3我们可以看到，在训练时，Decoupled head比YOLO head的收敛(Convergence)更快，并且最终的性能也有所提高。

接下来作者介绍了比较强的数据增强，作者采用了Mosaic和MixUp两种数据增强的策略。
Mosaic是YOLOv3所采用的数据增强的方式。

MixUp数据增强方式（将其他图和原图混合(Mixing)在一起，并且标签也混合(Mixing)在一起）：

Mosaic数据增强方式（四张图拼接成一张图）：

下面介绍Anchor-free（不采用矛框的机制），YOLOv4和YOLOv5都是基于Anchor的策略，但是基于Anchor的机制有不少的问题：首先，这个Anchor的大小应该怎么选择呢？可以采用聚类(Clustering)分析(Cluster analysis)的方法，在训练之前得到比较好的Anchor，但是这些聚类(Clustering)的Anchor没有通用(GPU general purpose GPU)性。
第二，Anchor机制增加了目标检测头的复杂度，并且对每一个图片也增加了预测的数量。