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YOLOv8 深度详解!一文看懂,快速上手

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YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本,目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务,在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。

YOLOv8 深度详解!一文看懂,快速上手

考虑到 YOLOv8 的优异性能,MMYOLO 也在第一时间组织了复现,由于时间仓促,目前 MMYOLO 的 Dev 分支已经支持了 YOLOv8 的模型推理以及通过 projects/easydepoly 支持部署,我们将尽快发布可训练版本,敬请期待!

官方开源地址: github.com/ultralytics…

MMYOLO 开源地址: github.com/open-mmlab/…

按照官方描述,YOLOv8 是一个 SOTA 模型,它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上,并引入了新的功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。

不过 ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8,而是直接使用 ultralytics 这个词,原因是 ultralytics 将这个库定位为算法框架,而非某一个特定算法,一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型,而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分割姿态估计等各类任务。

总而言之,ultralytics 开源库的两个主要优点是:

  • 融合众多当前 SOTA 技术于一体
  • 未来将支持其他 YOLO 系列以及 YOLO 之外的更多算法

YOLOv8 深度详解!一文看懂,快速上手

下表为官方在 COCO Val 2017 数据集上测试的 mAP、参数量和 FLOPs 结果。可以看出 YOLOv8 相比 YOLOv5 精度提升非常多,但是 N/S/M 模型相应的参数量和 FLOPs 都增加了不少,从上图也可以看出相比 YOLOV5 大部分模型推理速度变慢了。

模型YOLOv5params**(M)**FLOPs**@640 (B)**YOLOv8params**(M)**FLOPs**@640 (B)**
n28.0(300e)1.94.537.3 (500e)3.28.7
s37.4 (300e)7.216.544.9 (500e)11.228.6
m45.4 (300e)21.249.050.2 (500e)25.978.9
l49.0 (300e)46.5109.152.9 (500e)43.7165.2
x50.7 (300e)86.7205.753.9 (500e)68.2257.8

额外提一句,现在各个 YOLO 系列改进算法都在 COCO 上面有明显性能提升,但是在自定义数据集上面的泛化性还没有得到广泛验证,至今依然听到不少关于 YOLOv5 泛化性能较优异的说法。对各系列 YOLO 泛化性验证也是 MMYOLO 中一个特别关心和重点发力的方向。

阅读本文前,如果你对 YOLOv5、YOLOv6 和 RTMDet 不熟悉,可以先看下如下文档:

  1. YOLOv5 原理和实现全解析 mmyolo.readthedocs.io/zh_CN/lates…
  2. YOLOv6 原理和实现全解析 mmyolo.readthedocs.io/zh_CN/lates…
  3. RTMDet 原理和实现全解析 mmyolo.readthedocs.io/zh_CN/lates…

1 YOLOv8 概述

具体到 YOLOv8 算法,其核心特性和改动可以归结为如下:

  1. 提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率 的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求
  2. 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数,属于对模型结构精心微调,不再是无脑一套参数应用所有模型,大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了
  3. Head 部分相比 YOLOv5 改动较大,换成了目前主流的解耦头结构,将分类和检测头分离,同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
  4. Loss 计算方面采用了 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略,并引入了 Distribution Focal Loss
  5. 训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作,可以有效 提升精度

从上面可以看出,YOLOv8 主要参考了最近提出的诸如 YOLOX、YOLOv6、YOLOv7 和 PPYOLOE 等算法的相关设计,本身的创新点不多,偏向工程实践,主推的还是 ultralytics 这个框架本身

下面将按照模型结构设计、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和模型推理过程共 5 个部分详细介绍 YOLOv8 目标检测的各种改进,实例分割部分暂时不进行描述。

2 模型结构设计

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以上为基于 YOLOv8 官方代码所绘制的模型结构图。如果你喜欢这种模型结构图风格,可以查看 MMYOLO 里面对应算法 README 中的模型结构图,目前已经支持了 YOLOv5、YOLOv6、YOLOX、RTMDet 和 YOLOv8。MMYOLO 中重构的 YOLOv8 模型对应结构图如下所示:

详细地址为: github.com/open-mmlab/…

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在暂时不考虑 Head 情况下,对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。

YOLOv8 深度详解!一文看懂,快速上手

左侧为 YOLOv5-s,右侧为 YOLOv8-s

骨干网络和 Neck 的具体变化为:

  • 第一个卷积层的 kernel 从 6x6 变成了 3x3
  • 所有的 C3 模块换成 C2f,结构如下所示,可以发现多了更多的跳层连接和额外的 Split 操作

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  • 去掉了 Neck 模块中的 2 个卷积连接层

  • Backbone 中 C2f 的block 数从 3-6-9-3 改成了 3-6-6-3

  • 查看 N/S/M/L/X 等不同大小模型,可以发现 N/S 和 L/X 两组模型只是改了缩放系数,但是 S/M/L 等骨干网络的通道数设置不一样,没有遵循同一套缩放系数。如此设计的原因应该是同一套缩放系数下的通道设置不是最优设计,YOLOv7 网络设计时也没有遵循一套缩放系数作用于所有模型

Head 部分变化最大,从原先的耦合头变成了解耦头,并且从 YOLOv5 的 Anchor-Based 变成了 Anchor-Free。其结构如下所示:

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可以看出,不再有之前的 objectness 分支,只有解耦的分类和回归分支,并且其回归分支使用了 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法, DFL 的描述见知乎推文:zhuanlan.zhihu.com/p/147691786…

3 Loss 计算

Loss 计算过程包括 2 个部分: 正负样本分配策略和 Loss 计算。

现代目标检测器大部分都会在正负样本分配策略上面做文章,典型的如 YOLOX 的 simOTA、TOOD 的 TaskAlignedAssigner 和 RTMDet 的 DynamicSoftLabelAssigner,这类 Assigner 大都是动态分配策略,而 YOLOv5 采用的依然是静态分配策略。考虑到动态分配策略的优异性,YOLOv8 算法中则直接引用了 TOOD 的 TaskAlignedAssigner。

TaskAlignedAssigner 的匹配策略简单总结为: 根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本

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s 是标注类别对应的预测分值,u 是预测框和 gt 框的 iou,两者相乘就可以衡量对齐程度。

  1. 对于每一个 GT,对所有的预测框基于 GT 类别对应分类分数,预测框与 GT 的 IoU 的加权得到一个关联分类以及回归的对齐分数 alignment_metrics

  2. 对于每一个 GT,直接基于 alignment_metrics 对齐分数选取 topK 大的作为正样本

Loss 计算包括 2 个分支: 分类和回归分支,没有了之前的 objectness 分支。

  • 分类分支依然采用 BCE Loss
  • 回归分支需要和 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法绑定,因此使用了 Distribution Focal Loss, 同时还使用了 CIoU Loss

3 个 Loss 采用一定权重比例加权即可。

4 训练数据增强

数据增强方面和 YOLOv5 差距不大,只不过引入了 YOLOX 中提出的最后 10 个 epoch 关闭 Mosaic 的操作。假设训练 epoch 是 500,其示意图如下所示:

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考虑到不同模型应该采用的数据增强强度不一样,因此对于不同大小模型,有部分超参会进行修改,典型的如大模型会开启 MixUp 和 CopyPaste。数据增强后典型效果如下所示:

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上述效果可以运行 github.com/open-mmlab/… 脚本得到

由于每个 pipeline 都是比较常规的操作,本文不再赘述。如果想了解每个 pipeline 的细节,可以查看 MMYOLO 中 YOLOv5 的算法解析文档 mmyolo.readthedocs.io/zh_CN/lates…

5 训练策略

YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别,最大区别就是模型的 训练总 epoch 数从 300 提升到了 500,这也导致训练时间急剧增加。以 YOLOv8-S 为例,其训练策略汇总如下:

配置YOLOv8-s P5 参数
optimizerSGD
base learning rate0.01
Base weight decay0.0005
optimizer momentum0.937
batch size128
learning rate schedulelinear
training epochs500
warmup iterationsmax(1000,3 * iters_per_epochs)
input size640x640
EMA decay0.9999

6 模型推理过程

YOLOv8 的推理过程和 YOLOv5 几乎一样,唯一差别在于前面需要对 Distribution Focal Loss 中的积分表示 bbox 形式进行解码,变成常规的 4 维度 bbox,后续计算过程就和 YOLOv5 一样了。

以 COCO 80 类为例,假设输入图片大小为 640x640,MMYOLO 中实现的推理过程示意图如下所示:

暂时无法在飞书文档外展示此内容

其推理和后处理过程为:

(1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式

对 Head 输出的 bbox 分支进行转换,利用 Softmax 和 Conv 计算将积分形式转换为 4 维 bbox 格式

(2) 维度变换

YOLOv8 输出特征图尺度为 80x80、40x40 和 20x20 的三个特征图。Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。

将 3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接,并进行维度变换。为了后续方便处理,会将原先的通道维度置换到最后,类别预测分支 和 bbox 预测分支 shape 分别为 (b, 80x80+40x40+20x20, 80)=(b,8400,80),(b,8400,4)。

(3) 解码还原到原图尺度

分类预测分支进行 Sigmoid 计算,而 bbox 预测分支需要进行解码,还原为真实的原图解码后 xyxy 格式。

(4) 阈值过滤

遍历 batch 中的每张图,采用 score_thr 进行阈值过滤。在这过程中还需要考虑 multi_label 和 nms_pre,确保过滤后的检测框数目不会多于 nms_pre。

(5) 还原到原图尺度和 nms

基于前处理过程,将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度,然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。

有一个特别注意的点:YOLOv5 中采用的 Batch shape 推理策略,在 YOLOv8 推理中暂时没有开启,不清楚后面是否会开启,在 MMYOLO 中快速测试了下,如果开启 Batch shape 会涨大概 0.1~0.2。

7 特征图可视化

MMYOLO 中提供了一套完善的特征图可视化工具,可以帮助用户可视化特征的分布情况。

以 YOLOv8-s 模型为例,第一步需要下载官方权重,然后将该权重通过 github.com/open-mmlab/… 脚本将去转换到 MMYOLO 中,注意必须要将脚本置于官方仓库下才能正确运行,假设得到的权重名字为 mmyolov8s.pth。

假设想可视化 backbone 输出的 3 个特征图效果,则只需要

cd mmyolo # dev 分支
python demo/featmap_vis_demo.py demo/demo.jpg configs/yolov8/yolov8_s_syncbn_fast_8xb16-500e_coco.py mmyolov8s.pth --channel-reductio squeeze_mean

需要特别注意,为了确保特征图和图片叠加显示能对齐效果,需要先将原先的 test_pipeline 替换为如下:

test_pipeline = [
    dict(
        type='LoadImageFromFile',
        file_client_args=_base_.file_client_args),
    dict(type='mmdet.Resize', scale=img_scale, keep_ratio=False), # 这里将 LetterResize 修改成 mmdet.Resize
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True, _scope_='mmdet'),
    dict(
        type='mmdet.PackDetInputs',
        meta_keys=('img_id', 'img_path', 'ori_shape', 'img_shape',
                   'scale_factor'))
]

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从上图可以看出不同输出特征图层主要负责预测不同尺度的物体

我们也可以可视化 Neck 层的 3 个输出层特征图:

cd mmyolo # dev 分支
python demo/featmap_vis_demo.py demo/demo.jpg configs/yolov8/yolov8_s_syncbn_fast_8xb16-500e_coco.py mmyolov8s.pth --channel-reductio squeeze_mean --target-layers neck

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从上图可以发现物体处的特征更加聚焦。

总结

本文详细分析和总结了最新的 YOLOv8 算法,从整体设计到模型结构、Loss 计算、训练数据增强、训练策略和推理过程进行了详细的说明,并提供了大量的示意图供大家方便理解。

简单来说 YOLOv8 是一个包括了图像分类、Anchor-Free 物体检测和实例分割的高效算法,检测部分设计参考了目前大量优异的最新的 YOLO 改进算法,实现了新的 SOTA。不仅如此还推出了一个全新的框架。不过这个框架还处于早期阶段,还需要不断完善。

由于时间仓促且官方代码在不断完善中,如果有不对的地方,欢迎批评和指正。MMYOLO 会尽快地跟进并复现该算法,敬请期待!

MMYOLO 开源地址: github.com/open-mmlab/…

MMYOLO 算法解析教程:mmyolo.readthedocs.io/zh_CN/lates…

转载自:https://juejin.cn/post/7187726947252699192
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