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YOLOV4简介

其他基础操作：

便于分析iou函数python，将Yolov4 的整体结构拆分四大板块：

（1）输入端：训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强，cmBN，SAT自对抗训练。

（2）BackBone主干网络:将各种新的方式结合起来，包括：CSPDarknet53，Mish激活函数，Dropblock。

（3）Neck：目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层，比如Yolov4的SPP模块，FPN+PAN结构。

（4）Prediction：输出层的锚框机制和Yolov3相同，主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss,以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms。

（1）Mosaic数据增强。

Yolov4中使用的Mosaic是参考2019年提出的CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用iou函数python了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强则采用了4张图片，随机缩放，随机裁剪，随机排布的方式进行拼接。

（1）CSPDarknet53

CSPDarknet53是在Yolov3主干网络Darknet53的基础上，借鉴2019年的CSPNet的经验，产生的Backbone结构，其中包含了5个CSP模块。

Backbone中卷积层的数量:

每个CSP模块前面的卷积核大小都是3x3，步长为2，因此可以起到下采样的作用。

因为Backbone有5个CSP模块，输入图像是608 x 608，所以特征图的变化规律是：608-304-152-76-38-19

经过5次CSP模块后得到19*19大小的特征图。

而且作者只在Backbone中采用Mish激活函数，网络后面任然采用Leaky_relu激活函数。

CSPNet的作者认为推理计算过高的问题是由于网络优化中的 梯度信息重复 导致的。

因此采用CSP模块先将基础层的特征映射划分为两部分，然后通过跨阶段层次结构将他们合并，在减少计算量的同时可以保证准确率。

因此Yolov4在主干网络Backbone采用 CSPDarknet53网络结构 ，主要是有三个方面的优点：

Yolov4中使用的Dropblock，其实和常见网络中的Dropout功能类似，也是一种缓解过拟合的一种正则化方式。

传统的Dropout很简单： 随机删除减少神经元的数量，使网络变得更简单。

这种方式其实是借鉴2017年的Cutout数据增强的方式，cutout是将输入图像的部分区域清零，而Dropblock则是将Cutout应用到每一个特征图。而且并不是用固定的归零比率，而是在训练时以一个小的比率开始，随着训练过程线性的增加这个比率。

Dropblock 与 Cutout数据增强 对训练效果进行对比验证时，发现几个优点：

在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称为Neck。

Yolov4的Neck结构主要采用了SPP模块，FPN+PAN的方式。

（1）SPP模块

SPP模块 在Backbone的主干网络之后：

（2）FPN+PAN

PAN结构是借鉴 2018年图像分割领域PANet的创新点

看下Yolov3和Yolov4中是如何设计的。

前面CSPDarknet53中讲到，每个CSP模块前面的卷积核都是3x3大小，想当于下采样操作。

因此可以看到三个紫色箭头处的特征图是76x76，38x38,19x19。

以及最后Prediction中用于预测的三个特征图：①76×76×255，②38×38×255，③19×19×255。

我们也看下Neck部分的立体图像，看下两部分是如何通过FPN+PAN结构进行融合的。

原本的PANet网络的PAN结构中，两个特征图结合是采用shortcut操作，而Yolov4中则采用concat 操作，特征图融合后的尺寸发生了变化。

（1）CIOU_loss

目标检测任务的损失函数一般由Classificition Loss（分类损失函数）和Bounding Box Regeression Loss（回归损失函数）两部分构成。

Bounding Box Regeression的Loss近些年的发展过程是： Smooth L1 Loss- IoU Loss（2016）- GIoU Loss（2019）- DIoU Loss（2020）-CIoU Loss（2020）

从最常用的 IOU_Loss 开始，进行对比拆解分析，看下Yolov4为啥要选择 CIOU_Loss 。

-------------------------------------------------------IOU_loss------------------------------

问题一 ：即状态1的情况，当预测框和目标框不相交时，IOU=0，无法反应两个框距离的远近，此时损失函数不可导，IOU_Loss无法优化两个框不相交的情况。

问题二 ：即状态2和状态3的情况，当两个预测框大小相同，两个IOU也相同，IOU_Loss无法区分两者相交情况的不同。

因此2019年出现了GIOU_Loss来进行改进。

-------------------------------------------------------GIOU-------------------------------------

看到上图的GIOU_loss中，增加了相交尺度的衡量方式，缓解了 单纯IOU_Loss 时的尴尬。

但为什么仅仅说缓解呢？因为还存在一种不足：

基于这个问题， 2020年的AAAI又提出了DIOU_Loss 。

------------------------------------------------DIOU_Loss------------------------------------------------------------

好的目标框回归函数应该考虑三个重要的几何因素： 重叠面积，中心点距离，长宽比。

针对IOU和GIOU存在的问题，作者从两个方面进行考虑

一：如何最小化预测框和目标框之间的归一化距离？

二：如何在预测框和目标框重叠时，回归的更准确？

针对第一个问题，作者提出了DIOU_Loss

-----------------------------------------------------------CIOU_Loss-----------------------------------------------------

CIOU_Loss 和 DIOU_Loss 前面的公式都是一样的，不过在此基础上还增加了一个 影响因子 ，将预测框和目标框的长宽比都考虑了进去。

这样CIOU_Loss就将目标框回归函数应该考虑三个重要几何因素：重叠面积、中心点距离，长宽比全都考虑进去了。

再来综合的看下各个Loss函数的不同点：

nms主要用于预测框的筛选，YOLOV4将其中计算IOU的部分替换成DIOU的方式

在上图重叠的摩托车检测中，中间的摩托车因为考虑边界框中心点的位置信息，也可以回归出来。

因此在重叠目标的检测中，DIOU_nms的效果优于传统的nms。

注意 ：为什么不用CIOU_nms，而用DIOU_nms?

因为前面讲到的CIOU_loss，实在DIOU_loss的基础上，添加的影响因子，包含groundtruth标注框的信息，在训练时用于回归。

但在测试过程中，并没有groundtruth的信息，不用考虑影响因子，因此直接用DIOU_nms即可。

相关问答

Q1: IOU值的计算（目标检测相关）

该函数计算selectivesearch算法产生的候选框与样本的标注框之间的IOU，ver1中，前两个值为产生的boxes的左下角坐标。verticel2为样本标注框的左下角和右上角的坐标。

Q2: 你好 请问你一下iou是怎么抓包？

有两种方法。。一种就是把iou2net.pl脚本把端口都桥接到VM里面iou函数python的一个网卡。然后VM那个网卡在桥接到本机的网卡。。在本机抓VM桥接过来的网卡就可以咯。。还有一种就是直接在linux里面抓包。首先要在linux安装抓包软件。。iou函数python我就在线装咯。。红帽系列的系统（centos redhat fedora等）就用yum install wireshark安装iou函数python，如果是debian系列(如ubuntu 等）的就用apt-get install wireshark安装好后，要用到py2net.py和changL2.py这两脚本。。py2net.py这个可以把你的单个网卡桥接多个虚拟路由器实例。具体步骤如下。首先运行py2net.py脚本，然后修改网卡模式为混杂模式，

ifconfig ethX promisc 。最后开始抓包。python -u changL2.py eth | tshark -i ethX -w test.cap就开始抓包咯。。。按ctrl+C停止抓包。。OK咯。。

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