YoloX論文詳解

一、YoloX論文翻譯

YoloX的全稱是You Only Look Once eXtra, 它是一個端到端的卷積網絡，主要用於實時的對象檢測和分類。它通過多尺度特徵融合，引入於網絡結構，達到了更高的檢測精度和更快的檢測速度。此外，它還在YOLO中引入了一個新的目標檢測方法，即當目標在圖片中出現重疊時，可以通過同一個邊界框來檢測重疊部分，有效地提升了檢測的效率。

二、YoloV8論文

YoloV8是Yolo系列的前驅版本，也是目標檢測領域極具代表性的算法之一。在網絡結構方面，YoloV8採用了基於DarkNet的卷積網絡結構，具有較好的可拓展性和便於模型壓縮的特點。此外，YoloV8引入了DIOU值的計算方法，使得其在檢測效果和速度上都有了不小的提升。

三、YoloX論文發表在哪

YoloX論文由香港科技大學的周志華教授團隊發佈於2021年4月份的CVPR會議中。

四、Yolo論文下載

YoloX論文的下載鏈接：https://arxiv.org/abs/2102.02882

五、Yolox論文詳解

1.多尺度特徵融合

傳統的目標檢測算法常常採用多階段的特徵提取方法，由低到高依次進行，而YoloX採用了多尺度特徵融合的方式，將不同分辨率的特徵圖融合到同一個特徵圖上，從而生成更豐富的特徵。在大小不一的anchor boxes表示下，YoloX生成的特徵圖比其他基於anchor boxes算法更具有可拓展性。

2.路徑集成模塊（PaM）

路徑集成模塊是YoloX的一個重要結構，可以有效地提升目標檢測的性能。在PaM中，每個卷積單元的輸出都送到一個global pooling layer進行池化，然後將各個池化的結果分別進行concatenate操作得到整個網絡的全局特徵表達。這樣做可以有效的促進信息的融合，增強了網絡的表達能力，提升了檢測精度。

3.解壓縮網絡

為了在保證精度的同時提高檢測速度，YoloX引入了解壓縮網絡來對卷積核進行壓縮。同時，為了消除網絡中的dead filter，YoloX還引入了卷積核剪枝技術來對網絡進行優化。這些技術的引入可以使得YoloX算法達到更高的檢測精度和更快的檢測速度。

六、YoloX代碼示例

import torch
import torch.nn as nn
from torch.cuda.amp import autocast
from .network_blocks import *
from .yolo_head import YOLOXHead
from ...utils.general import get_model_info, get_model_complexity_info


__all__ = ['YOLOX', 'yolox_s', 'yolox_m', 'yolox_l', 'yolox_x']

MODEL_EXTRAS = {
    'yolox_s': {'depth': [0, 1, 2, 8, 8, 4, 4]},
    'yolox_m': {'depth': [0, 1, 2, 8, 8, 8, 4, 4, 4]},
    'yolox_l': {'depth': [0, 1, 2, 8, 16, 8, 4, 4, 4]},
    'yolox_x': {'depth': [0, 1, 2, 8, 16, 8, 4, 4, 4, 4]},
}

class YOLOX(nn.Module):
    def __init__(self,
                 # model
                 depth,
                 width,
                 in_channels=3,
                 act='silu',
                 depthwise=False,
                 use_spp=True,
                 # anchor
                 anchors=None,
                 # head
                 head=None,
                 num_classes=80,
                 # pretrained
                 pretrained=None):
        super().__init__()
        self.depth = depth
        self.width = width
        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = [width * pow(2, i + 2) for i in range(self.depth // 2)]
        self.act = act
        self.depthwise = depthwise
        self.use_spp = use_spp
        self.num_classes = num_classes
        self.head_depth = 2
        self.grid_size = [torch.zeros(1)] * (self.depth // 2)
        self.anchor_gen = Anchors(
            strides=[pow(2, i + 2) for i in range(self.depth // 2)],
            base_anchors=anchors,
        )

        if use_spp:
            self.backbone = CSPDarknet(depth, width, in_channels, act, depthwise=depthwise, spp=True)
        else:
            self.backbone = CSPDarknet(depth, width, in_channels, act, depthwise=depthwise, spp=False)
        self.depth_last = 1 if use_spp else 2
        self.neck = YOLOXNeck(depth, width, self.out_channels, act, depthwise=depthwise, use_spp=use_spp)

        self.head = YOLOXHead(self.out_channels, num_classes, act=self.act, depthwise=self.depthwise,
                              yolox=True, width=self.width, in_channels=self.backbone.out_channels[self.depth_last])

        self.head.decode_in_inference = False  # 確保輸出匹配模型

        self.forward_count = 0
        self.pretrained = pretrained

    def init_weights(self, num_layers, pretrained=None):
        if pretrained is not None:
            ckpt = torch.load(pretrained, map_location='cpu')
            state_dict = ckpt['model']
            if 'optimizer' in ckpt:
                del ckpt['optimizer']
            self.load_state_dict(state_dict, strict=True)
            print(f"load checkpoint from {pretrained}")

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.neck(x)
        x = self.head(x)
        self.forward_count += 1
        return x

    @autocast()
    def forward_dummy(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.neck(x)
        x = self.head.forward_dummy(x)
        return x