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yolo 系列笔记

1.yolo历史

  • YOLOv1：2015年Joseph Redmon和 Ali Farhadi等 人（华盛顿大学）

  • YOLOv2：2016年Joseph Redmon和**Ali Farhadi等人*（华盛顿大学）*

  • YOLOv3：2018年Joseph Redmon和**Ali Farhadi等人*（华盛顿大学）*

  • YOLOv4：2020年Alexey Bochkovskiy和Chien-Yao Wang等人

  • YOLOv5：2020年Ultralytics公司

  • YOLOv6：2022年美团公司

  • YOLOv7：2022年Alexey Bochkovskiy和Chien-Yao Wang等人

  • YOLOv8：2023年Ultralytics公司

2.改进过程

2.1 yolov3

yolov3 改进
backbonedarknet-19改进为darknet-53
多尺度预测

参考：目标检测算法——YOLOv3_Clichong的博客-CSDN博客_yolov3算法

2.2 yolov4

yolov4
BackboneCSPDarknet53
NeckSPP, PAN
Headyolov3

Cross Stage Partial（CSP）结构，其初衷是减少计算量并且增强梯度的表现。主要思想是：在输入block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shortcut进行concatenate。(实际很多地方直接用1×1卷积调整通道，而不是均分)

参考：

YOLOv4网络详解_yolov4网络结构图_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客

【目标检测】YOLOv4特征提取网络——CSPDarkNet结构解析及PyTorch实现_Cai Yichao的博客-CSDN博客_yolov4中的csp

2.3 yolov5

yolov5
BackboneNew CSP-Darknet53
NeckSPPF, New CSP-PAN
Headyolov3
loss 函数

分类: BEC Loss

回归: CIoU Loss

  • 通过对比可以发现，两者的计算结果是一模一样的，但SPPF比SPP计算速度快了不止两倍，快乐翻倍。
  • 在Neck部分另外一个不同点就是New CSP-PAN了，在YOLOv4中，Neck的PAN结构是没有引入CSP结构的，但在YOLOv5中作者在PAN结构中加入了CSP。详情见上面的网络结构图，每个C3模块里都含有CSP结构。在Head部分，YOLOv3, v4, v5都是一样的。

参考：YOLOv5网络详解_yolov5网络结构详解_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客

2.4 yolov6

yolov6
BackboneRepVGG Block, RepBlock
NeckRepBlock
HeadYOLOX改进
AnchorAnchor-Free

  • 不难发现，Block中都由“Rep”的字样，这也是YOLO_v6的重点——RepVGG style结构。
  • RepPANNeck: 其实就是将CSP-PAN中的CSP模块换成了Rep模块，形成了Rep-PAN罢了，这里不作赘述。
  • Head: 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。

        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。因此，YOLOv6对Backbone 和 Neck 都进行了重新设计，Head层沿用了YOLO_x中的Decoupled Head并稍作修改。相当于YOLO_v5而言，v6对网络模型结构进行了大量的更改。

        除了网络结构上的改进，作者还对训练策略进行了改进，应用了Anchor-free 无锚范式、SimOTA标签分配策略、SIOU边界框回归损失。

        整个head借鉴了yolox中的解耦头设计，并对其做了改进，head流程如下：从neck层输出三个分支，对于每个分支，先对输出fm通过BConv层，做fm的特征融合后，分成两个分支一个分支通过BConv+Conv完成分类任务的预测，另外一个分支先通过BConv融合特征后再分成两个分支，一个分支通过Conv完成边框的回归，一个分支通过Conv完成前后背景的分类，至此三个分支再通过concate在channel层上融合，输出未经后处理的预测结果。

参考：YOLO_v6讲解_yolov6_江南綿雨的博客-CSDN博客

2.5 yolov7

        整体上和YOLOV5是相似的，主要是网络结构的内部组件的更换（涉及一些新的sota的设计思想）、辅助训练头、标签分配思想等。

yolov7
Backbone

ELAN结构

MP 结构

Neck

SPPCSPC结构,

MP 结构（和backbone参数不同）

Rep结构

Head类似yolov5 (anchor based )
AnchorAnchor-Base
  •  ELAN：在不破坏原有梯度路径的情况下不断增强网络学习能力的能力。(看着就是从CSP结构过来的)
  • MP：之前下采样我们通常最开始使用maxpooling，之后大家又都选用stride = 2的3*3卷积。这里作者同时使用了max pooling 和 stride=2的conv。  需要注意backbone中的MP前后通道数是不变的。
  • SPPCSPC结构：从图上可以看出来，还是在yolov4的SPP结构(五九十三结构)上优化的。
  • Rep: 宽度。

参考：目标检测算法——YOLOV7——详解_TigerZ*的博客-CSDN博客_yolov7

2.6 yolov8

这里有两个结构图：

 

yolov8
BackboneC3 换成 C2f
NeckPAN-FPN
HeadDecoupled-Head
AnchorAnchor-Free
loss 函数

分类损失：VFL Loss

回归损失:   DFL Loss+CIOU Loss

样本匹配IOU匹配 换成 Task-Aligned Assigner匹配
  • C2f模块：参考了C3模块以及ELAN的思想进行的设计，让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。（第一个图中C2f结构更加直观）
  • PAN-FPN: 相对于YOLOv5，YOLOv8将C3模块以及RepBlock替换为了C2f，同时细心可以发现，相对于YOLOv5，YOLOv8选择将上采样之前的1×1卷积去除了，将Backbone不同阶段输出的特征直接送入了上采样操作。

参考：YOLO v8详解_樱花的浪漫的博客-CSDN博客

（17）目标检测算法之 YOLOv8 算法改进详细解析_明月醉窗台的博客-CSDN博客

其他yolo模型后续再添加！