YOLO v6：一个硬件友好的目标检测算法
2024-10-12 10:42:15
本文来自公众号“AI大道理”
YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。
YOLOv6支持模型训练、推理及多平台部署等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进和优化，在 COCO 数据集上，YOLOv6 在精度和速度方面均超越其他同体量算法。
YOLOv6是如何改进的呢？
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一、YOLOV6的改进
1、backbone：RepBlock+结构重参数化（小型模型）、CSPStackRep Block（大型模型）
2、neck：Rep PAN
3、head：Decoupled Head
4、标签分配：TAL
5、anchor-free
6、损失函数：VariFocal Loss+SIOU
7、Self-distillation
8、量化+RepOpt-VGG+RepOptimizer+梯度重参数化
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1、EfficientRep backbone
小模型：
在训练中使用 Rep block，如图 3a。
在推理时使用 RepConv，3x3 卷积 + ReLU 堆积而成的结构，如图 3b。
大模型：
使用 CSPStackRep block 来得到中/大模型，如图 3c，3 个 1x1 conv + 2 个 RepVGG(训练) / RepConv(测试) + 1 个残差通道。
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受到硬件感知神经网络设计思想的启发，基于 RepVGG style 设计了可重参数化、更高效的骨干网络 EfficientRep Backbone 。
YOLOv5/YOLOX 使用的 Backbone 和 Neck 都基于 CSPNet 搭建，采用了多分支的方式和残差结构。对于 GPU 等硬件来说，这种结构会一定程度上增加延时，同时减小内存带宽利用率。
YOLOv6引入了 RepVGG style 结构。
结构重参数化。
RepVGG Style 结构是一种在训练时具有多分支拓扑，而在实际部署时可以等效融合为单个 3x3 卷积的一种可重参数化的结构。通过融合成的 3x3 卷积结构，可以有效利用计算密集型硬件计算能力。
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2、Rep PAN
Rep-PAN 基于 PAN 拓扑方式，用 RepBlock 替换了 YOLOv5 中使用的 CSP-Block，同时对整体 Neck 中的算子进行了调整。
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3、Decoupled Head
YOLOv6 采用了解耦检测头（Decoupled Head）结构，并对其进行了精简设计。
原始 YOLOv5 的检测头是通过分类和回归分支融合共享的方式来实现的，而 YOLOX 的检测头则是将分类和回归分支进行解耦，同时新增了两个额外的 3x3 的卷积层，虽然提升了检测精度，但一定程度上增加了网络延时。
YOLOv6对解耦头进行了精简设计，同时综合考虑到相关算子表征能力和硬件上计算开销这两者的平衡，采用 Hybrid Channels 策略重新设计了一个更高效的解耦头结构，在维持精度的同时降低了延时，缓解了解耦头中 3x3 卷积带来的额外延时开销。
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4、anchor-free
采用Anchor-free 无锚范式，也就是 box regression 分支是预测 anchor point 到 bbox 的四个边的距离。
YOLOv6 采用了更简洁的 Anchor-free 检测方法。由于 Anchor-based检测器需要在训练之前进行聚类分析以确定最佳 Anchor 集合，这会一定程度提高检测器的复杂度；
同时，在一些边缘端的应用中，需要在硬件之间搬运大量检测结果的步骤，也会带来额外的延时。
而 Anchor-free 无锚范式因其泛化能力强，解码逻辑更简单，在近几年中应用比较广泛。
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5、标签分配
为了获得更多高质量的正样本，YOLOv6 引入了 SimOTA 算法动态分配正样本，进一步提高检测精度。
YOLOv5 的标签分配策略是基于 Shape 匹配，并通过跨网格匹配策略增加正样本数量，从而使得网络快速收敛，但是该方法属于静态分配方法，并不会随着网络训练的过程而调整。
近年来，也出现不少基于动态标签分配的方法，此类方法会根据训练过程中的网络输出来分配正样本，从而可以产生更多高质量的正样本，继而又促进网络的正向优化。
例如，OTA通过将样本匹配建模成最佳传输问题，求得全局信息下的最佳样本匹配策略以提升精度，但 OTA 由于使用了Sinkhorn-Knopp 算法导致训练时间加长，而 SimOTA算法使用 Top-K 近似策略来得到样本最佳匹配，大大加快了训练速度。
故 YOLOv6 采用了SimOTA 动态分配策略，并结合无锚范式，在 nano 尺寸模型上平均检测精度提升 1.3% AP。
SimOTA定义的计算公式如下：
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对于每一个预测框，分别计算其与真实框的IOU和类别损失，然后加权得到总体损失。然后将各个框和真实框的iou排序，将所有框的iou相加取整，得到正样本的类别个数。 比如，下图中，取整后的结果为2，那就选取前两个作为正样本。
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不同的 label assignment 方法的效果对比，实验基于 YOLOv6-N：
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Task alignment learning 任务对齐学习（TAL）首次在TOOD 中提出，其中设计了一个统一的分类分数和预测框质量的统一度量。用此度量替换IoU以分配对象标签。
在一定程度上，缓解了任务（分类和预测框回归）的错位问题。
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6、VariFocal Loss
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YOLOv6选择VariFocal Loss作为分类损失。
Focal Loss改进了传统的交叉熵损失，解决了正负样本或硬易样本之间的类不平衡问题。
为了解决训练和推理之间质量估计和分类使用不一致的问题，Quality Focal Loss（QFL）进一步扩展了Focal Loss，并将分类评分和定位质量联合表示出来进行分类监督。
而VariFocal Loss (VFL)来源于Focal Loss，但它不对称地处理正样本和负样本。
通过考虑不同重要程度的正样本和负样本，它平衡了来自两个样本的学习信号。
Poly Loss将常用的分类损失分解为一系列加权多项式基。它在不同的任务和数据集上调整多项式系数，通过实验证明了其优于交叉熵损失和焦点损失。
YOLOv6最终采用了VFL 。
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7、SIOU
YOLOv6选择SIoU /GIoU 损失作为回归损失。
为了进一步提升回归精度，YOLOv6 采用了 SIoU边界框回归损失函数来监督网络的学习。
目标检测网络的训练一般需要至少定义两个损失函数：分类损失和边界框回归损失，而损失函数的定义往往对检测精度以及训练速度产生较大的影响。
近年来，常用的边界框回归损失包括IoU、GIoU、CIoU、DIoU loss等等，这些损失函数通过考虑预测框与目标框之前的重叠程度、中心点距离、纵横比等因素来衡量两者之间的差距，从而指导网络最小化损失以提升回归精度，但是这些方法都没有考虑到预测框与目标框之间方向的匹配性。
SIoU 损失函数通过引入了所需回归之间的向量角度，重新定义了距离损失，有效降低了回归的自由度，加快网络收敛，进一步提升了回归精度。
SIOU应用于YOLOv6-N和YOLOv6-T，而其他的则使用GIoU。
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8、Self-distillation
为了进一步提高模型的准确性，同时不引入太多额外的计算成本，YOLOv6采用经典的知识蒸馏技术来最小化教师模型和学生模型之间预测的KL散度。
通过限制教师模型是预先训练的学生模型，因此称之为自我蒸馏。
kl-散度通常用于度量数据分布之间的差异。然而，在目标检测中有两个子任务，其中只有分类任务可以直接利用基于kl-散度的知识精馏。
由于DFL损失，我们也可以在预测框回归上执行它。
知识蒸馏损失可以表述为：
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其中
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和分别为教师模型和学生模型的类别预测，因此和为预测框回归预测。总体损失函数现在可以表述为：
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其中，Ldet是用预测和标签计算出的检测损失。
引入超参数α来平衡两个损失。在训练的早期阶段，从教师模型那里得到的软标签更容易学习。随着训练的继续，学生模型的表现将与教师模型相匹配，这样硬标签将对学生更有帮助。
在此基础上，将余弦权值衰减应用于α，以动态调整来自教师的硬标签和软标签的信息。
为了解决在训练和推理过程中假量化器的不一致性问题，有必要在重新优化器上建立QAT。此外，在YOLOv6框架内采用了通道蒸馏（后来称为CW蒸馏），这也是一种自蒸馏的方法，其中教师网络是在fp32精度上的学生模型。
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学生网络前期侧重学习软标签，后期学习硬标签。
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9、量化
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YOLov6的量化问题：
yolov6在结构中大量使用了重参数结构，导致数据分布过差，PTQ精度急剧下降。另外，重参数化结构网络无法直接使用QAT进行微调提升量化性能。
因为Deploy部署的模型无BN，不利于训练；Train模式进行QAT之后无法进行分支融合。
YOLOv6又是怎么做的呢？
一、RepOpt-VGG 网络+梯度重参数化
思路一：RepVGG推理的时候由于速度的要求采用单路网络，训练的时候能否将推理模型的单路网络训练的效果拔高呢？（Deploy部署的模型无BN，仅仅是不利于训练，还是能训练，能否从这里进行改善。看起来可行。）
YOLOv6用了RepOpt-VGG 网络，这个工作与 RepVGG 相当于是两个不同的改进方向，一个是单网络变多分支来提高训练效果，另一个则是还是单网络通过训练手段提高训练效果。即：
RepVGG + 常规的优化器=VGG + RepOptimizer。
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RepOPT结果改善了数据分布，有效提升了PTQ量化精度。
梯度重参数化。
将先验信息用于修改梯度数值，称为梯度重参数化，对应的优化器称为RepOptimizer。
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RepOpt 步骤：
步骤1：将架构的先验知识转移到你的优化器中。
步骤2：通过超搜索获得超参数。
步骤3：使用 RepOpt 进行训练。
二、PTQ-敏感度分析与部分量化
找到敏感的层，直接跳过。
如何寻找？
四种方法：mAP、MSE、SNR、Cosine
进行各层敏感性排序，进行逐层量化误差分析，查找最敏感的层进行跳过，实现部分量化。
三、QAT-量化节点插入
RepOPT的train/deploy模型结构一致，天然适合于QAT方法的使用。
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四、CWD自蒸馏
FP32模型为teacher，int8模型为student。
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10、总结
缘起：VGG中3*3的卷积结构，可以有效利用计算密集型硬件计算能力（比如 GPU），同时也可获得 GPU/CPU 上已经高度优化的 NVIDIA cuDNN 和 Intel MKL 编译框架的帮助。基于硬件友好的考虑，从模型推理出发，YOLOv6采用单路网络推理。
问题1：然而，单路网络训练的效果不佳。
解决1：结合resnet的想法，扩展为RepVGG的多分支结构用于训练。
问题2：多分支网络训练的参数无法直接应用到单路网络中进行推理，且多分支网络推理效果低，速度慢。
解决2：将训练模型和推理模型用结构重参数化方法结合起来，使得RepVGG多分支网络训练的参数可用于单路网络进行推理。
问题3：然而结构重参数化的网络无法进行量化，准确的说量化后无法进行分支融合，也就无法应用于单路推理模型。
解决3：因将训练的网络又从新改为单路，回到了起点。
网络的参数由网络结构获得，若能找到网络和参数的联系，类似结构重参数化一样的转化，岂不是可以从简单的网络得到复杂的参数？
RepOpt-VGG就是以单路网络为出发点，进行梯度重参数化来达到RepVGG网络的训练效果。
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