上一篇写了YOLO V1和YOLO V2的主要思想，接下来继续YOLO系列。
1.YOLO V3
YOLO V3特点：
1.1 网络结构的变化
YOLO V3 最大的改进就是网络结构的改进，使其更加适合小目标检测
- 去掉池化和全连接层，全部采用卷积的形式
- 下采样通过stride为2的卷积来实现
- 总共有三层的输出层，分别是13/26/52特征图的输出，兼顾大小目标的检测
- 浅层次的结果与深层次的结果融合，融合后作为输出结构
1.2先验框更加丰富
YOLO V2的先验框只有3种，适合检测长的、宽的、正方形的物体，YOLO V3在新增了3种尺度的输出结果上都添加了3先验框，共计9种先验框
1.3softmax改进，预测多标签任务
1.4残差连接
简单理解就是对比之前的结果和后续的结果，如果后续权重有提高就使用后续处理，没有提升就用之前结果。借用了resnet思想
2.YOLO V4
YOLO V4可以使用单GPU训练，通过两大核心方法从数据层面和网络设计层面来进行改进，此外还进行了消融实验。
2.1 Bag of freebies(BOF)
我们可以将BoF视为一个数据增强的pipeline，数据增强的目的是增加训练图像的多样性，以使模型对从不同环境获得的图像具有更强的鲁棒性。通常，光度失真和几何失真是两种最常用的数据增强方法。对于光度失真，可以调整图像的亮度，色度，对比度，饱和度，以及加入噪点；对于几何失真，可以对图像进行随机缩放，裁剪，翻转，旋转等。此外，还有一种数据增强方法是模拟遮挡，即用一个物体覆盖另一个物体的一部分。
BoF仅作用于模型的训练阶段，只对模型的最终学习到的参数有影响，并不会修改网络结构，所以在推理时不会带来额外的计算开销。
2.1.1数据增强：调整亮度、对比度、色调、随机缩放、剪切、翻转、旋转
- Mosaic data augmentation
包括mixup、cutout、cutmix - Random Erase
用随机值或训练集的平均像素值替换图像的区域 - Hide and Seek
根据概率设置随机隐藏一些补丁 - Self-adversarial-training(SAT)
通过引入噪音点来增加游戏难度
2.1.2网络正则化方法：Dropout、Dropblock等
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Dropout
局限性：可以通过周围像素点推测出点的信息，困难度不
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DropBlock
之前的dropout是随机选择点(b)，现在吃掉一个区域，增加困难度，提高泛化能力，减少过拟合
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Label Smoothing
例如：原来标签为（0,1），修改后变成（0.05,0.95）
使用之后效果分析：簇内更紧密，簇间更分离
2.1.3类别不平衡，损失函数设计
- IOU损失
最简单的损失函数公式：1-IOU
局限性
相同的iou无法区别不同的情况
没有相交则IOU=0无法梯度计算，相同的IOU却反映不出实际情况到底咋样 - GIOU损失
引入了最小封闭形状C（C可以把A，B包含在内）
在不重叠情况下能让预测框尽可能朝着真实框前进
局限性
重叠的时候损失结果不能区分各种情况 - DIOU损失
其中分子计算预测框与真实框的中心点欧式距离d
分母是能覆盖预测框与真实框的最小BOX的对角线长度c
直接优化距离，速度更快，并解决GIOU问题 - CIOU损失（V4应用）
损失函数必须考虑三个几何因素：重叠面积，中心点距离，长宽比 - DIOU-NMS
- SOFT-NMS
2.2Bag of specials(BOS)
Bag of specials，顾名思义，就是“一堆特价包”的意思，在作者看来，就是一些通过增加推理成本，改变网络结构，来提高目标检测精度的方法。
- SPPNet(Spatial Pyramid Pooling)
SPP其实就是用最大池化来满足最终输入特征一致即可
SPPNet称为空间金字塔池化网络，其思路其实很简单，就是为了让网络能够适应不同尺度的图像输入，避免对图片进行裁剪或者缩放，导致位置信息丢失。
由于卷积层在面对不同尺度的输入图像时，会生成大小不一样的特征图，会对网络的训练带来较大的麻烦，因而SPPNet就通过将卷积层最后一层的池化层替换为金字塔池化层，固定输入的特征向量的大小。 - CSPNet（Cross Stage Partial Network）
每一个block按照特征图的channel维度拆分成两部分，一份正常走网络，另一份直接concat到这个block的输出