YOLOv5+DecoupleHead解耦头(YOLOx)

一、解耦头原理
在目标检测中,分类任务和回归任务之间的冲突是一个众所周知的问题。因此,用于分类和定位的解耦头被广泛应用于大多数一级和二级探测器。但是,由于YOLO系列的主干和特征金字塔(如FPN, PAN)不断演化,它们的检测头仍然是耦合的。

从下表可以看出,头耦合时端到端属性降低了4.2% AP,而头解耦时,端到端属性降低了0.8% AP。因此,我们将YOLO检测头替换为简化解耦头。具体来说,它包含一个1 × 1的conv层来降低信道维数,然后是两个平行的分支,分别有两个3 × 3的conv层。我们在表2中报告了V100上批处理=1时的推断时间,简化解耦头带来了额外的1.1 ms (11.6 ms vs . 10.5 ms)。

在这里插入图片描述
上图中,YOLOv3头与解耦头之间的区别示意图。对于FPN的每一层特征,我们首先采用1×1的conv层将特征通道减少到256,然后添加两个并行分支,每个分支有2个3 × 3conv层,分别用于分类和回归任务。在回归分支上添加IoU分支。

二、解耦头对收敛速度的影响
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解耦头的收敛速度比YOLOv3头快得多,最终取得了较好的收敛效果。

三、解耦头对精度的影响
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