【深層学習】YOLO v4 #アルゴリズム編 #02

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YOLO v4 とは

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YOLO v4 の論文では、Bag of Specials についてまとめている.
ここでは、その部分について述べる.

Bag of Specials

僅かな推論コストを許容することで、精度を上げようする考え.

• Convolution の改善
• Attention の導入
• 特徴量の扱い方の改善
• 活性化関数の改善
• 後処理

Convolution の改善

• Spatial Pyramid Pooling / SPP
• Atrous Spatial Pyramid Pooling / ASPP
• Receptive Field Block / RFB

Spatial Pyramid Pooling / SPP

SPP は、Spatial Pyramid Matching (SPM)に由来している手法.

SPM は、特徴量マップをいくつかの の等しいブロックに分割し、
その後、Spatial Pyramid を形成し、特徴量を抽出する.

SPP は、SPM に CNN を結合した.

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Atrous Spatial Pyramid Pooling / ASPP

SPP の改善手法.

Receptive Field Block / RFB

ASPP の改善手法.

Attention の導入

• Squeeze-and-Excitation / SE : チャンネルにおける Attention
• Spatial Attention Module / SAM : ポイント(点)における Attention

特徴量の扱い方の改善

低レベルの特徴を高レベルの特徴量へ

• Skip Connection
• Hyper Column

マルチスケール機能

• Feature Pyramid Network / FPN
  • yhayato1320.hatenablog.com
    

この手法をベースにいくかの応用手法が提案されている.

• Scale-wise Feature Aggregation Module / SFAM
  • M2Det に利用
• Adaptively Spatial Feature Fusion / ASFF
• Bi-directional Feature Pyramid Network / BiFPN
  • EfficientDet

活性化関数の改善

DeepLearning の研究では、活性化関数に焦点を当てる研究もある.

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ReLU はよく利用される活性化関数である.
これを元にいくつかの改善手法がある.

• LReLU
• PReLU
• ReLU6
• Scaled Exponential Linear Unit / SELU
• Swish
• hard-Swish
• Mish

後処理

Non-Maximum Suppression / NMS は物体検出の後処理で一般的に利用される手法のひとつ.

同じ物体の位置を予測している BB から、最も良く予測していると思われる BB を選ぶ処理.

NMS をベースに改善手法が提案されている.

• Soft NMS
• DIoU NMS

参考

• YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
  • [2020]
  • 2 Related work
    • 2.3 Bag of Specials
  • arxiv.org

Convolution の改善

• Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

  • [2014] Spatial Pyramid Pooling / SPP についての論文
  • arxiv.org

• DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs

  • [2016] Atrous Spatial Pyramid Pooling / ASPP についての論文
  • arxiv.org

• Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection

  • [2017] Receptive Field Block / RFB についての論文
  • arxiv.org

マルチスケール機能

• M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network

  • [2018] Scale-wise Feature Aggregation Module / SFAM についての論文
  • arxiv.org

• Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection

  • [2019] Adaptively Spatial Feature Fusion / ASFF についての論文
  • arxiv.org

• EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

  • [2019] Bi-directional Feature Pyramid Network / BiFPN についての論文
  • arxiv.org

後処理

• Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

  • [2013] Non-Maximum Suppression / NMS についての論文
  • arxiv.org

• 物体検出で重なったバウンディングボックスを除去・集約するアルゴリズムのまとめ (NMS, Soft-NMS, NMW, WBF)

  • ohke.hateblo.jp