YOLOV5网络结构设计的思考(yolov1网络结构图详解)

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由于某些要求的需要，我想重新学习一下YOLOv5，在这里做一个记录，可能有很多地方写的不对，还希望大家包涵。

focus是yolov5原创的一个结构，在网络刚开始使用，将图片分成四份，特征图的通道数不变，长宽各缩小一半。网络结构如下： 思考：引用大佬（默认指代同上）的一段话：从高分辨率图像中，周期性的抽出像素点重构到低分辨率图像中，即将图像相邻的四个位置进行堆叠，聚焦wh维度信息到c通道空，提高每个点感受野，并减少原始信息（图像的特征？）的丢失。这个组件并不是为了增加网络的精度的，而是为了减少计算量，增加速度（图像尺寸变小就可以得到图像相邻的四个位置，不理解？），图片引用知乎的DLing大佬 原来他不是单纯的缩小图片尺寸：将原始图像按照横纵坐标方向各做二倍间隔采样，由3x640x640，直接变成12x320x320，相当于下采样；作者在github中的issues中有回复：为了降低FLOPs，提升网络推理速度，从网络提取浅层特征的效果角度考虑，这种方式相当于对图像的原始特征进行了重排，但是信息并没有丢失，同时感受野提升了，而模块后面接的卷积模块可以提取特征。

总结：yolov5作者在github的issue回复：Focus的作用：减少层数，减少参数量，减少计算量，减少cuda内存占用，在mAP影响很小的情况下，提升推理速度和梯度反传速度。其中减少层数，减少参数量，减少计算量是指和YOLOV3对比，作者认为这样一个Focus层可以抵YOLOV3的３个卷积层。如下（引用知乎的DLing大佬）：

yolov5的Bottleneck和resnet的略微有点出入，两者的网络结构分别如下： 第一个1x1 conv用来降维，3x3 conv的用来增加通道数，残差分支中的1x1 conv用来做add，不改变输入的大小（注意这里使用的是add，不是concat），yolov5的Bottleneck相对于resnet来说少了一个1*1 的升维conv（是为了体现不同，还是？），当然，yolov5还自己实验了许多的激活函数：如SiLU、LeakRelu、PRelu、ACON-C等等

思考：Resnet设计的BasicBlock与bottleneck（结构如下图），BasicBlock用于层数不多的网络（resnet18、34），bottleneck用于层数较深的网络（resnet50、101、152）。bottleneck相对于BasicBlock：1×1卷积层在更深的网络中，可以用较小的参数量处理通道数很大的输入，使用1×1卷积层，参数量减少，并且深层网络中的残差基础块应该减少算力消耗，毕竟网络越深，对于算力的要求越高。（这是yolov5使用Bottleneck的原因？毕竟它也很深）

yolov5将Bottleneck和CSP结构组合，CSP结构源于2019年的一篇文章：CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN

CSP结构主要思想：在输入block（如Bottleneck）之前，将输入分为两个部分，其中一部分通过block进行计算，另一部分直接通过一个带卷积shortcut进行concat。 作用（作者观点）：加强CNN的学习能力、减少内存消耗，减少计算瓶颈，现在的网络大多计算代价昂贵，不利于工业的落地。详情解说可参考大佬CSPNet论文复现。BottleneckCSP网络结构如下： 思考：yolov4也使用了CSPNet作为骨干网络，通过Bottleneck和CSP结构的有效组合，在yolov5中效果也确实不错（我想这得做了许多实验才得出的吧），CSP模块本身是一个轻量型的模块，速度也不错，符合YOLO历来的设计理念。

YOLOv5 2020年5月出来后不断更新，不断实践，设计出C3模块用来替换BottleneckCSP模块。当然这是作者在COCO等特定数据集上进行实验得出的，如果大家要进行迁移，也可以考虑不替换。二者的网络结构如下： 可以看出C3相对于BottleneckCSP模块，少了一个1x1 conv，同时撤掉了一个BN层和激活函数。 思考：作者在yolov5项目的updated result说：这样操作在YOLOV5X上模型参数量可以从89M下降到87.7M，推理时间从6.9ms下降到6.0ms，mAP从49.2提升到50.1—精简网络结构，减少计算量，降低模型推理时间,同时模型的性能没有下降（好像有道理喔）

YOLOV5不断更新，不断升级，不是一个人所能成就的，这个模块好像就是另一位大佬设计的。transformer最初设计使用是在自然语言处理领域，后面发现在CV领域也效果不错（尽管它还存在一些问题：对设备算力要求较高、对于数据量需求大），所以它目前工业落地怕是还不行（我听说在工业界普遍所使用的模型一般落后于学术界两到三年，有道理吗？），到现在transformer可以说是盛行于CV界了，但目前感觉没啥用。C3TR模块代码设计如下（满船清梦压星河HK大佬的），其实作者是对Attention Is All You Need ：和An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale（VIT）两篇论文的多头自注意力模块和位置编码进行应用。

从yolov5的issue得知：其实刚开始就设计将C3TR只放在yolov5的backbone的最后一层，替换掉C3模块（这样FLOPS少一点，放置在主干末端的C3TR模块主要影响大对象，小对象可能不会受到过多影响,更好的提取全局信息） 接着作者在yolov5的backbone和head各个C3模块都尝试放置C3TR进行替换，发现除backbone最后一层（使用CUDA内存最少，为啥，因为这层feature map小？）外其余各层均出现CUDA OOM（显存不足）。因此作者认为可能最后一层是放置C3TR模块的较佳选择（不消耗太多资源、并影响整个head）

大佬也尝试了在transformer中加入droupout和droupout+act（最初的transformer本身也是用了droupout方法的），但似乎没有明显提升。

一次偶然，大佬尝试移除掉transformer中的LayerNorm layers，得到了一个令人惊喜的结果： mAP@0.5有所提升，mAP@0.5:0.95似乎保持不变（C3TR放在backbone末端主要影响大对象检测，所以mAP@0.95可能会下降，mAP@0.75不变？）

最终就形成了这样一个C3TR模块（positional encoding位置编码：如果不加，可能transformer更适用于分类任务，加了位置信息后，更符合检测、定位任务？）

思考：作者加入transformer设计C3TR模块减少了FLOPS,其他可能也没啥了吧，只是单纯的想把transformer应用到yolo中来作为一个方便使用的模块备选？毕竟对于不同的数据集、不同的任务哪个模块孰强孰弱，不好区分，哪个用起来顺手哪个就棒棒的！

补充：transformer的多头自注意力是一种自注意力机制，注意力机制其实也是一个很大的课题，包括软注意力、硬注意力等等，亦或可分为通道注意力、空间注意力、混合注意力之类的，cv领域中一般应用的是软注意力，我这里例举一些比较出名的注意力机制：（yolov5肯定有人使用过，但作者似乎没做过实验？） 作者没有使用注意力机制的原因（作者原话）： 是因为注意力机制对于落地所需的模型转换有一定的影响？

SE：SElayer CBAM:CBAM CA:CA(我听说一般使用注意力机制和时间序列网络LSTM之类的效果都不错，反正我目前用的感觉不太行！可能用的不对，大家如果要使用可以参照一些使用过注意力机制的：如这些设计注意力模块的肯定有做过很多比较、efficientnet系列、EfficientDet等

SPP空间金字塔池化网络结构来源于2014年的一篇论文：《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》，YOLO系列从yolov3开始都使用了，主要是为了将更多不同分辨率的特征进行融合，得到更多的信息。yolov5使用的SPP结构如下：

yolov5刚出来应该是只有FPN（特征金字塔网络）的，后面又立马加上了PAN，为啥要用到FPN之类的呢？无奈它好用，这里我想讲一下它出现的原因（网络结构见最上面总图！！！）。

目标检测任务发展了许多年，像yolov1这种对图片使用卷积来提取特征，输出一个小尺度的特征图，最后回归出边框，可以称之为**‘单特征图检测’**；

多特征图检测（解决难以有效的识别出不同大小的目标问题）：一个图片同样是经过卷积网络来提取特征，本来是经过多个池化层（也可为卷积）输出一个特征图，现在是经过多个池化层，每经过一个池化层（卷积）都会输出一个特征图，这样其实就提取出了多个尺度不同的特征图（举了个例子），FPN可以算一种多特征图检测，但并不是全部，如大名鼎鼎的SSD算法。

目标检测中对小物体检测很困难，因为卷积过程中，大物体的像素点多，小物体的像素点少，随着卷积的深入，大物体的特征容易被保留，小物体的特征越往后越容易被忽略，这是FPN产生重要的原因。网络结构如下：（看不明白没关系，这篇博文帮助您–FPN及其变体） FPN：FPN结构将不同分辨率大小的特征图进行下采样，获得了一堆具有高语义内容的特征图（网络的深层通常具备较高的语义信息，较弱的定位信息，而浅层的feature map携带有较强的位置信息，和较弱的语义特征？），然后重新进行上采样，使得特征图的长宽重新变大，用大size的feature map去检测小目标，小size的去检测大目标。并不是只进行上采样，**因为这样上采样的结果对小目标的特征与信息也不明确了（**why？有点不理解），因此它将下采样中与上采样中长宽相同的特征层进行堆叠（注意：这里是add操作），这样可以保证小目标的特征与信息。、

P4可以学到来自C5更深层的语义，然后P3可以学到来自C4更深层的语义。因为对于预测精度来说，肯定是越深层的特征提取的越好，所以预测的越准确，但是深层的特征图尺度较小，通过上采样和浅层的特征图融合，可以强化浅层特征图的特征表述。----一句话FPN可以很好的融合不同尺寸大小的特征来适应不同大小的对象-高效的多尺度特征融合（好像有道理喔）

FPN结构对小尺寸目标检测更好（原因）：

每一个行之有效的网络结构都会被众多人关注，FPN因此产生了一系列的变体：PAN、NAS-FPN、BiFPN等等，PANet是18年的一篇CVPR，作者来自港中文，北大，商汤与腾讯优图，是第一个提出从下向上二次融合的模型，当然除此之外还有许多的二次融合的类似的结构。PAN结构如下：（看不懂？好好看，结合yolov5网络结构） 思考：PANet作者认为FPN中P5也间接得有了low-level特征图的特征，但是信息流动路线太长（按卷积层算），如 上图红色虚线 所示 (其中有 ResNet50/101很多卷积层 )；而网络浅层特征信息对于实例分割（目标检测等）其实也非常重要，因此设计了如图所示的自下而上的路径增强的网络结构（层数不到10层，能较好地保留浅层特征信息）–（每一个设计的网络结构都讲的有道理！）

BiFPN是2020年谷歌提出的EfficientDet模型中所应用的一种FPN变体，论文链接。网络结构如下： 思考：不同于其他的FPN结构（不同尺度的特征融合时直接相加），但实际上它们对最后检测的贡献是不同的，所以作者希望网络来学习不同输入特征的权重，即 weighted feature fusion（给不同尺度的特征层设置不同大小的权重，相当于引入了注意力机制，并且研究对比了几种权重设置的方法），毕竟，不同的输入特征具有不同的分辨率，那它们对输出特征的贡献通常是不相等的（好像有道理喔），同时，减少了一些不必要的层的结点连接**。

总结：就我而言，无论是FPN、PANet、BiFPN亦或是其他，哪一个更强并不绝对，不同的任务、不同的数据集、不同的模型大家都可以尝试它们中的任何一个，哪一个顺手哪一个就棒棒哒！—推荐一个打比赛或者 实验自己想法比较快的框架（mmdetection-包含检测、分割、姿态估计等多种任务的集大成者）

未完待续！！！

CSDN： 满船清梦压星河HK （我本文的图片大多使用这位大佬的，如有侵权，可联系删除）:https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/119684388 CSDN： 大黑山修道: (https://chenlinwei.blog.csdn.net/article/details/116864275) CSDN：Cai Yichao–CSP网络讲解 CSDN：常见特征金字塔网络FPN及其变体 CSDN：EfficientDet-BiFPN CSDN：FPN及其变体讲解 CSDN：PANet网络讲解 知乎 DLing：https://www.zhihu.com/collection/768844598