YOLOv10：全面的效率-准确性驱动模型设计
- 提出背景
- 精细拆分
- 解法
- 双重标签分配
- 一致的匹配度量
- 以效率为导向的模型设计
- YOLO v10 总结
- 1. 双重标签分配策略
- 2. 一致匹配度量策略
论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458
代码：https://github.com/THU-MIG/yolov10
YOLO 系列从 v3 开始就是进入军事领域了，v3 作者从此不再维护这个算法，但 YOLO 系列一直在不断迭代，速度-性能越来越全面，精度也接近二阶段目标检测算法了。
提出背景
- NMS后处理带来的延迟挑战：在YOLO中，使用NMS进行后处理会增加推理延迟，这对端到端部署和实时推理造成挑战。
- YOLO组件设计中的计算冗余挑战：YOLO的设计可能存在计算上的冗余，这会限制模型的效率和性能。
解法：
- 无NMS训练：引入一致的双重分配方法，使得在训练过程中不再需要NMS，从而提高了模型的效率和推理速度。
- 效率-准确性驱动设计：通过全面优化模型设计，包括引入轻量级分类头、空间通道解耦下采样、排名引导的块设计、大核卷积和部分自注意模块等方法，以减少计算冗余并提高模型的能力和效率。
假设我们正在设计一个实时交通监控系统，目标是检测道路上的车辆并实时跟踪它们的运动。
这个系统需要在保证准确性的同时，尽可能地提高处理速度和效率，以应对交通监控的实时性要求。
- NMS后处理带来的延迟挑战：
- 当车辆被检测出来时，我们需要使用NMS来消除重叠的检测框，以确保每个车辆只被识别一次。
- 然而，NMS需要在检测结果中进行复杂的计算，这会增加处理时间，导致延迟。
- YOLO组件设计中的计算冗余挑战：
- YOLO模型的组件可能存在冗余计算，比如在特征提取阶段可能会计算多余的特征，导致模型的处理速度变慢。
解法：
- 无NMS训练：
- 我们可以通过引入一致的双重分配方法进行无NMS的训练。
- 在训练过程中，我们可以采用更加精细的标签分配策略，避免了后期需要使用NMS的情况，从而提高了推理速度。
- 效率-准确性驱动设计：
- 在模型架构设计方面，我们可以采用一些轻量级的组件，如轻量级分类头和大核卷积，以减少模型中的冗余计算。
- 此外，我们还可以通过引入部分自注意模块来增强模型的特征提取能力，提高检测准确性。
精细拆分
实现高效、准确的实时目标检测，解决现有YOLO模型中由于依赖非极大值抑制（NMS）带来的延迟和计算冗余问题，优化模型架构以提高性能和效率。
解法
核心是通过引入无NMS训练的一致双重分配策略和全面的效率-准确性驱动模型设计，优化YOLO模型在实时目标检测中的性能和效率，解决NMS依赖和计算冗余问题。
- 无NMS训练：
- 子解法1：一致的双重分配策略
- 之所以用一致的双重分配策略，是因为它结合了一对多和一对一的标签分配方法，既能提供丰富的监督信号，又能避免在推理过程中使用NMS。
- 子特征1：一对多标签分配
- 提供丰富的监督信号，帮助模型在训练中获得更多的信息。
- 子特征2：一对一标签分配
- 避免了推理过程中使用NMS，提高了推理速度和效率。
- 子特征3：一致的匹配度量
- 确保两个分配头部在训练过程中的一致性，使得模型能够更好地优化。
- 效率-准确性驱动模型设计：
- 子解法1：轻量级分类头
- 之所以用轻量级分类头，是因为分类头的计算开销较大，减少其计算负担可以提高模型整体的效率。
- 子特征1：深度可分离卷积
- 使用3x3深度可分离卷积和1x1卷积以减少计算负担。
- 子解法2：空间-通道解耦下采样
- 之所以用空间-通道解耦下采样，是因为这可以有效地减少计算成本，同时保持较高的性能。
- 子特征1：点卷积
- 用于调整通道维度。
- 子特征2：深度卷积
- 用于实现空间下采样。
- 子解法3：排名引导的块设计
- 之所以用排名引导的块设计，是因为可以根据各阶段的内在排名来优化模型，减少计算冗余。
- 子特征1：紧凑型倒置块（CIB）
- 使用廉价的深度卷积和点卷积进行高效的空间和通道混合。
- 子特征2：排名引导的块分配策略
- 根据内在排名为各阶段分配最合适的块设计。
- 子解法4：大卷积核卷积
- 之所以用大卷积核卷积，是因为它可以扩大感受野，提高模型的特征提取能力。
- 子特征1：结构重参数化技术
- 减轻优化问题，提高模型在推理时的效率。
- 子解法5：部分自注意模块（PSA）
- 之所以用部分自注意模块，是因为自注意机制可以显著提升模型的全局建模能力，但计算复杂度较高，通过部分自注意机制可以降低计算负担。
- 子特征1：通道分割
- 将特征分割成两部分，仅对一部分应用自注意机制，减少计算开销。
- 子特征2：多头自注意模块（MHSA）和前馈网络（FFN）
- 增强模型的全局表示学习能力。
好举一个交通监控系统中的具体例子，说明各个组件在这个过程中做什么。
- 无NMS训练：
- 一致的双重分配策略：在训练过程中，通过结合一对多和一对一的标签分配方法，确保模型在训练时获得丰富的监督信号，并避免在推理过程中使用NMS。
- 子特征1：一对多标签分配
- 在训练过程中，每个真实车辆标签对应多个预测框。这种方式提供了丰富的监督信号，帮助模型更好地学习车辆特征。
- 子特征2：一对一标签分配
- 在推理过程中，每个真实车辆标签只对应一个预测框。这种方式避免了使用NMS，从而减少了推理延迟。
- 子特征3：一致的匹配度量
- 在训练过程中，使用一致的匹配度量来评估预测框和真实标签之间的一致性，确保模型的训练和推理过程一致。
- 效率-准确性驱动模型设计：
- 轻量级分类头：
- 子特征1：3x3深度可分离卷积
- 减少分类头的计算负担。在交通监控系统中，这意味着模型可以更快速地分类车辆类型（如轿车、卡车等）。
- 子特征2：1x1卷积
- 进一步优化分类头的计算效率。
- 空间-通道解耦下采样：
- 子特征1：点卷积
- 调整通道维度。在交通监控系统中，这意味着可以更高效地处理高分辨率交通图像，减少计算时间。
- 子特征2：深度卷积
- 实现空间下采样，同时保留更多信息，确保小型车辆或远处车辆的特征不会丢失。
- 排名引导的块设计：
- 子特征1：紧凑型倒置块（CIB）
- 使用高效的卷积操作，减少计算负担。在交通监控系统中，这意味着不同检测阶段的计算效率最优，避免不必要的冗余。
- 子特征2：排名引导的块分配策略
- 根据各阶段的内在排名优化每个阶段的块设计，提高整体效率。
- 大卷积核卷积：
- 子特征1：结构重参数化技术
- 减轻优化问题，提高模型在推理时的效率。在交通监控系统中，这意味着可以更好地捕捉到大型车辆和远处车辆的特征，提高检测准确性。
- 部分自注意模块（PSA）：
- 子特征1：通道分割
- 将特征分割成两部分，仅对一部分应用自注意机制，减少计算开销。
- 子特征2：多头自注意模块（MHSA）和前馈网络（FFN）
- 增强模型的全局表示学习能力。在交通监控系统中，这意味着可以高效地处理多个车辆之间的相互关系，提升整体检测效果。
双重标签分配
这张图解释了双重标签分配和一致匹配度量在无NMS训练中的应用及其效果。
图2(a): 一致的双重标签分配
- 结构：
- 输入数据首先通过骨干网络（Backbone）处理，然后进入PAN网络。
- PAN网络的输出被送到两个不同的头部（Head）：
- 一对多Head（上方，橙色框）：包括回归（Regression）和分类（Classification）部分，用于传统的一对多标签分配。
- 一对一Head（下方，绿色框）：也包括回归和分类部分，用于一对一标签分配，避免NMS。
- 一致的匹配度量：右侧展示了用于评估预测与真实实例之间一致性的匹配度量公式 ( m = s \cdot p^\alpha \cdot \text{IoU}(\hat{b}, b)^\beta )。
- 其中 ( p ) 是分类得分，( \hat{b} ) 和 ( b ) 分别是预测和实例的边界框，( s ) 表示空间先验（指示预测的Anchor点是否位于实例内），( \alpha ) 和 ( \beta ) 是超参数。
- 这种一致的匹配度量在训练过程中确保一对多和一对一的标签分配在一致性上保持一致，优化模型的性能。
图2(b): 一对一分配的一致性频率
- 图表内容：
- 图表显示了在YOLOv8-S模型中，一对一标签分配在一对多结果的Top-1/5/10中的频率。
- 其中橙色条表示一致的匹配度量，蓝色条表示不一致的匹配度量。
- 结果：
- Top-1中一致性较低，但在Top-5和Top-10中一致性显著提高。
- 这表明一致的匹配度量能够在更高排名中显著提高一对一分配的质量。
- 图2(a)展示了一种无NMS训练的方法，通过双重标签分配和一致的匹配度量，提高了YOLO模型的效率和性能。
- 图2(b)通过频率图展示了在一致的匹配度量下，一对一分配与一对多分配在高排名中的一致性显著提高，验证了这一方法的有效性。
背景：在YOLO模型中，传统的一对多标签分配方法可以为每个真实标签（地面真相）分配多个预测框，这样可以提供丰富的监督信号，但需要在推理时使用非极大值抑制（NMS），增加了推理时间。
而一对一标签分配方法为每个真实标签只分配一个预测框，避免了NMS，但监督信号较弱，导致训练收敛速度较慢和准确性降低。
双重标签分配策略：作者引入了双重标签分配策略，结合了一对多和一对一的优点，具体方法如下：
- 在YOLO模型中增加一个一对一的Head，它与原有的一对多分支结构相同，采用相同的优化目标，但使用一对一匹配来获得标签分配。
- 在训练过程中，两个Head与模型一起联合优化，使得主干和Neck能够享受到一对多分配提供的丰富监督信号。
- 在推理过程中，丢弃一对多Head，利用一对一Head进行预测，避免NMS，提高推理效率。
场景：我们希望构建一个交通监控系统，该系统能够实时检测并跟踪道路上的车辆。
具体步骤：
- 训练阶段：
- 一对多标签分配：为每个真实的车辆标签分配多个预测框，这样可以提供丰富的监督信号。比如，在一张交通图像中，如果有一辆汽车，系统会为这辆车生成多个候选框，这些框会帮助模型更好地学习汽车的特征。
- 一对一标签分配：为每个真实的车辆标签分配一个预测框，避免过多的冗余计算。虽然监督信号较弱，但与一对多标签分配一起使用，可以弥补这一不足。
- 双重Head训练：两个Head（一个用于一对多，一个用于一对一）同时进行训练。主干和Neck层会从一对多标签分配中获得丰富的监督信号，提升模型的学习效果。
- 推理阶段：
- 丢弃一对多Head：在推理时，只使用一对一Head进行预测，从而避免NMS。这意味着在实际运行交通监控系统时，系统可以快速地检测和识别每辆车的具体位置，而不需要进行额外的NMS计算，减少了推理时间。
优势：
- 提高训练效果：通过结合一对多和一对一的标签分配策略，模型在训练阶段可以获得更丰富的监督信号，提升学习效果。
- 减少推理延迟：在推理阶段，使用一对一标签分配，避免了NMS，显著减少了推理时间，提高了系统的实时性。
作者思考的逻辑链条：
- 识别问题：传统YOLO模型依赖NMS带来推理延迟和一对一标签分配导致的弱监督问题。
- 提出解决方案：引入双重标签分配策略，结合一对多和一对一的优点。
- 详细设计：在模型中增加一对一Head，联合训练，在推理时丢弃一对多Head。
- 验证和优化：通过实验验证双重标签分配策略的有效性，并不断优化。
双重标签分配策略通过结合一对多和一对一的优点，提高了YOLO模型在交通监控系统中的训练效果和推理效率，使得系统能够在实时性和准确性之间达到更好的平衡。
一致的匹配度量
背景：在标签分配过程中，一对多和一对一的方法都采用一种度量来评估预测与实例之间的一致性。为了确保两个分支的匹配度量一致，作者引入了统一的匹配度量公式：
其中：
- ( p ) 是分类得分。
- ( \hat{b} ) 和 ( b ) 分别表示预测框和实例框。
- ( s ) 表示空间先验，指示预测的Anchor点是否位于实例内。
- ( \alpha ) 和 ( \beta ) 是两个超参数，平衡语义预测任务和位置回归任务的影响。
在双重标签分配中，一对多分支提供了更丰富的监督信号。
如果能将一对一Head的监督与一对多Head的监督协调起来，就可以优化一对一Head向一对多Head的优化方向。
因此，一对一Head在推理过程中可以提供更高质量的样本，从而带来更好的性能。
- 初始化和训练：
- 用相同的值初始化一对一Head和一对多Head，使它们在训练初期产生相同的预测结果。
- 使用一致的匹配度量公式来评估预测与实例之间的一致性，确保两个Head在训练过程中保持一致。
- 优化方向：
- 分析两个Head之间的监督差距，通过调整匹配度量参数（如(\alpha)和(\beta)），确保两个Head的监督信号一致。
- 在训练过程中，两个Head共享相同的目标，但一对多分支提供更丰富的监督信号，帮助一对一分支优化。
- 推理过程：
- 在推理过程中，丢弃一对多Head，仅使用一对一Head进行预测，避免NMS带来的推理延迟。
- 通过一致的匹配度量，一对一Head提供的预测质量更高，从而提高推理性能。
场景：构建一个交通监控系统，用于实时检测和跟踪道路上的车辆。
具体步骤：
- 训练阶段：
- 初始化：用相同的值初始化一对一Head和一对多Head，使其在训练初期产生相同的预测结果。
- 标签分配：使用一致的匹配度量公式评估预测与实例之间的一致性。例如，在一张交通图像中，系统为每辆汽车生成预测框，通过匹配度量公式确定每个预测框的得分。
- 优化：两个Head共享相同的优化目标，但一对多分支提供更丰富的监督信号，帮助一对一分支优化。
- 推理阶段：
- 丢弃一对多Head：在实际运行交通监控系统时，只使用一对一Head进行预测，从而避免NMS，减少推理时间。
- 高质量预测：由于在训练过程中使用了一致的匹配度量，一对一Head在推理过程中提供更高质量的预测结果。例如，系统可以快速准确地识别车辆的位置和类型。
优势：
- 提高训练效果：通过一致的匹配度量和双重标签分配，模型在训练阶段获得更丰富的监督信号，提高学习效果。
- 减少推理延迟：在推理阶段，仅使用一对一Head进行预测，避免了NMS，显著减少了推理时间，提高了系统的实时性。
通过一致的匹配度量，双重标签分配策略在训练阶段提供丰富的监督信号，提高了模型的学习效果，并在推理阶段避免了NMS，提高了系统的实时性能。
目的：
提高球员在比赛中的表现，确保他们在关键时刻能够做出最佳决策，同时减少训练过程中的冗余和低效训练方法。
解法类比：
- 一致的训练策略：
- 子解法1：双重训练方法
- 类比：在训练中，教练采用两种不同的训练方法，一种是针对单个球员的专注训练，另一种是全队的协同训练。
- 子特征1：单个球员专注训练（类似于一对一匹配）
- 之所以使用这种训练方法，是因为它可以针对每个球员的弱点进行专门训练，避免了低效的重复训练。
- 子特征2：全队协同训练（类似于一对多匹配）
- 之所以使用这种训练方法，是因为它可以增强球员之间的协作和配合能力，提供丰富的团队合作训练信号。
- 效率-表现驱动的训练设计：
- 子解法1：轻量级战术训练
- 类比：教练使用简单的战术训练方法，以减少球员的训练负担，同时提高战术执行效率。
- 子特征1：简单战术训练（类似于深度可分离卷积）
- 之所以使用简单战术训练，是因为它可以让球员快速掌握基本战术，提高训练效率。
- 子特征2：分步战术讲解（类似于1x1卷积）
- 之所以使用分步战术讲解，是因为它可以进一步细化战术要点，帮助球员更好地理解和执行战术。
- 子解法2：分解训练内容
- 类比：将复杂的训练内容分解成更小的部分，让球员逐步掌握。
- 子特征1：基本技巧训练（类似于点卷积）
- 之所以使用基本技巧训练，是因为它可以帮助球员提高基础能力。
- 子特征2：高级战术演练（类似于深度卷积）
- 之所以使用高级战术演练，是因为它可以在保持基础能力的同时，增强球员的战术意识和执行力。
- 训练阶段：
- 教练在训练中同时使用两种方法：一种是针对每个球员的专注训练（类似于一对一匹配），另一种是全队的协同训练（类似于一对多匹配）。
- 在每次训练后，教练会根据球员的表现调整训练策略，确保每个球员都能获得最佳的训练效果（类似于一致的匹配度量公式，确保训练中的一致性）。
- 比赛阶段：
- 在比赛中，教练主要依靠球员在专注训练中学到的技能和决策能力，而减少依靠协同训练的部分，以确保每个球员在关键时刻都能做出最佳决策（类似于在推理阶段丢弃一对多Head，只使用一对一Head进行预测）。
优势：
- 提高训练效果：通过结合专注训练和协同训练，球员在训练中能够获得更丰富的信号，提高整体表现。
- 减少比赛中的决策延迟：在比赛中主要依靠专注训练的结果，减少依赖协同训练的方法，从而提高比赛中的决策速度和准确性。
双重标签分配策略和一致的匹配度量就像教练在训练中使用不同的训练方法，并在比赛中选择最佳策略，确保球员能够在关键时刻做出最佳决策，同时提高训练效率和比赛表现。
以效率为导向的模型设计
组件类比：
- Stem：就像生产线的初始装配区，工作量小，不需要特别优化。
- 下采样层：就像生产线中的传送带，负责把物料从一个区域移动到另一个区域，同时进行一些初步处理。
- 基本构建块的阶段：就像生产线中的不同工作站，每个工作站负责特定的加工任务。
- Head：就像生产线的最终检验区，负责检查和分类最终产品。
目的：
提高生产线的效率，减少不必要的操作和资源浪费，同时确保产品质量。
解法：
- 轻量级分类Head：
- 类比：在生产线的最终检验区中，使用更简洁高效的检查方法，减少不必要的检查步骤。
- 子解法：使用两个深度可分离卷积和一个1x1卷积
- 之所以这样做，是因为深度可分离卷积和1x1卷积可以大大减少计算量，就像在生产线上用快速检查代替复杂检查，提高效率。
- 空间-通道解耦下采样：
- 类比：将生产线上的传送带进行优化，使得物料的移动和初步处理更加高效。
- 子解法：先用点卷积调节通道维度，然后用深度卷积进行空间下采样
- 之所以这样做，是因为这样可以分别优化空间和通道的处理，就像分开处理不同的物料，提高整体效率。
- 秩引导的块设计：
- 类比：根据每个工作站的任务负荷，重新设计生产线的工作站，使得每个工作站的设计都适合其特定任务，减少冗余操作。
- 子解法：紧凑型倒置块（CIB）
- 之所以这样做，是因为CIB结构可以减少计算负担，就像在工作站中使用更高效的工具和方法，减少不必要的步骤。
- 子解法：秩引导的块分配策略
- 之所以这样做，是因为可以根据任务负荷重新设计每个工作站的结构，就像根据工作站的实际需求进行优化，提高整体生产线的效率。
- 大核卷积：
- 类比：在需要更高精度的工作站中，使用更精细的工具进行处理，但在其他工作站保持原有工具。
- 子解法：在深层阶段使用大核卷积，在CIB中增加核大小到7x7
- 之所以这样做，是因为大核卷积可以扩大感受野，提高特征提取能力，就像使用更大更精细的工具，可以处理更多细节。
- 部分自注意力模块（PSA）：
- 类比：在生产线的关键工作站中，引入部分自动化工具，提高工作站的处理能力，同时控制成本。
- 子解法：将特征分割成两部分，只有一部分使用自注意力机制，最后进行拼接和融合
- 之所以这样做，是因为自注意力机制可以显著提高模型的全局建模能力，但计算成本高，通过部分自注意力机制可以降低计算负担。
就像汽车制造生产线优化：
- 轻量级分类Head：
- 在汽车制造的最终检验区，使用快速扫描设备而不是人工检查来检测汽车的外观和性能。
- 优化后的方法（轻量级分类Head）减少了检查时间（计算成本），提高了生产线的整体效率。
- 空间-通道解耦下采样：
- 在汽车零部件的传送带上，先对零部件进行分类，再进行各自的初步加工。
- 优化后的方法（解耦下采样）使得分类和加工更高效，减少了传送带的拥堵和延误。
- 秩引导的块设计：
- 在生产线的不同工作站，根据每个工作站的任务量和复杂度，设计不同的工作站结构。
- 优化后的方法（紧凑型倒置块和秩引导的块分配策略）减少了不必要的步骤，提高了每个工作站的效率。
- 大核卷积：
- 在需要高精度处理的工作站，使用更精细的工具处理复杂的汽车零部件，如发动机组件。
- 优化后的方法（大核卷积）提高了这些工作站的处理能力，同时保持其他工作站的高效运行。
- 部分自注意力模块（PSA）：
- 在生产线的关键工作站，引入部分自动化设备，如机器人臂，只在需要高精度的部分使用自动化，其余部分仍由人工完成。
- 优化后的方法（部分自注意力模块）提高了关键工作站的处理能力，同时控制了自动化设备的成本。
YOLO模型中的优化方法就像优化生产线中的各个工作站，通过引入更高效的工具和方法，提高整体效率和性能，同时控制成本。
YOLO v10 总结
YOLOv10通过双重标签分配和一致匹配度量策略，像篮球教练结合个人训练和团队训练，并在比赛中根据训练成果实时调整策略，以提高模型的效率和性能。
我们将YOLOv10的核心方法类比成篮球教练如何优化球队的训练和比赛策略，以更容易理解这些复杂的概念。
1. 双重标签分配策略
类比：篮球教练的训练方法
- 专注训练（类似于一对一标签分配）：
- 教练专注于每个球员的个人技能训练，如投篮、运球和防守。这种训练方式专注于每个球员的特定弱点，以提高他们的个人能力。
- 类比在YOLO模型中，一对一标签分配方法为每个真实标签分配一个预测框，避免冗余，专注于提高每个预测框的准确性。
- 团队训练（类似于一对多标签分配）：
- 教练还会进行团队训练，强调球员之间的配合和团队战术。这种训练方式帮助球员在实际比赛中更好地协作，增强团队整体表现。
- 类比在YOLO模型中，一对多标签分配方法为每个真实标签分配多个预测框，提供更丰富的监督信号，帮助模型全面学习目标特征。
- 训练阶段：
- 在训练过程中，教练同时使用专注训练和团队训练的方法，确保每个球员都能获得个人技能和团队配合的双重提升。
- 类比在YOLO模型中，训练阶段同时使用一对一和一对多标签分配，两个Head（一个用于一对一，一个用于一对多）同时进行训练，提高模型的综合能力。
2. 一致匹配度量策略
类比：篮球比赛中的策略调整
- 比赛中的选择（类似于推理阶段只使用一对一Head）：
- 在实际比赛中，教练主要依赖球员在专注训练中学到的技能来做出关键决策。这样可以确保球员在关键时刻能做出快速而准确的判断。
- 类比在YOLO模型中，在推理阶段丢弃一对多Head，只使用一对一Head进行预测，避免NMS带来的推理延迟，提高推理效率。
- 匹配标准（类似于一致匹配度量）：
- 在比赛中，教练会根据比赛情况实时调整策略，确保球员的表现和训练成果相匹配。例如，根据对手的防守策略调整进攻战术，确保球员在比赛中的表现与训练中的目标一致。
- 类比在YOLO模型中，使用一致的匹配度量公式来评估预测与实例之间的一致性，确保两个Head在训练过程中的一致性，使得模型能够更好地优化。
- 协调优化：
- 在比赛中，教练通过实时调整战术，协调球员的表现和训练成果，确保最佳表现。例如，调整防守阵型以应对对手的进攻战术。
- 类比在YOLO模型中，通过一致匹配度量，协调一对一Head和一对多Head的监督信号，使得两个Head能够一致和谐地优化，提供高质量的预测结果。
- 双重标签分配策略：就像篮球教练在训练中结合专注训练和团队训练，确保球员在个人技能和团队配合上都能获得提升。
- 一致匹配度量策略：就像篮球教练在比赛中根据训练成果和比赛情况实时调整策略，确保球员在比赛中的表现与训练中的目标一致，并在关键时刻做出高效决策。
通过这种类比，我们可以更容易地理解YOLOv10中的复杂策略和方法，并看到它们如何提高模型的效率和性能。
