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DarkNet 시리즈 - YOLOv4

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By Jaemin Jeong
10 min read

YOLOv4

기존 YOLOv3까지 저자셨던 Joseph Redmon이 참여하지 않았습니다.

YOLOv4는 YOLOv3이후에 나온 딥러닝의 정확도를 개선하는 다양한 방법을 적용해 YOLO의 성능을 극대화 하는 방법을 설명합니다.

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위에 표를 보면 속도는 유사하지만 정확도가 매우 많이 개선되었습니다.

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최근 표준화된 Object Detection의 모델 구조에 대해 요약하면 위와 같습니다. 깔끔하게 정리되서 한눈에 보기 쉽습니다.

YOLOv4는 다양한 기법들을 2가지 범주로 묶어서 설명합니다.

  • BOF(Bag Of Freebies)
  • BOS(Bag Of Specials)

Bag Of Freebies

추론속도는 유지하지만 학습 전략을 바꾸거나 학습 비용을 증가시켜 정확도를 높이는 방법

Data Augmentation

원본 데이터셋의 과적합을 막고 적은 데이터셋의 효과를 극대화하기 위한 방법

  • Photometric Distortions : brightness, contrast, hue, saturation, noise
  • Geometric Distortions : random scaling, cropping, flipping, rotating
  • CutOut
  • Random Erase
  • MixUp
  • CutMix
  • GAN

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여기서 Random Erase는 CutOut과 비슷한데 CutOut은 제거한 영역을 0으로 채우는 반면, Random Erase는 랜덤한 값으로 채웁니다.

Semantic Distribution Bias

데이터셋에 특정 라벨이 많거나 하는 경우에 대한 불균형을 해결하기위한 방법

  • Hard Negative Example Mining

Hard Negative란 Negative를 Positive라고 예측하기 쉬운 데이터입니다. 그래서 Hard Negative Mining이란 Hard Negative 데이터를 모아서 원래 데이터에 추가해서 학습하는 방법입니다. 이로인해 False Negative 오류에 강해집니다.

  • Focal Loss

분류하기 쉬운 샘플의 경우 학습에 기여도는 낮기 때문에 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 손실 함수다.

\[Cross entropy = -log(p_t)\] \[Focal Loss = -(1 - p_t)^{\gamma}log(p_t), \quad \gamma \geq 0\]

기존 Cross Entropy에 \((1 - p_t^{\gamma})\)라는 factor가 하나 포함되어있고 이 factor의 scale은 \(\gamma\)로 조절합니다. 이로인해 쉬운 예제의 경우 손실에 기여도를 낮출수 있다.

  • Label Smoothing

데이터셋 라벨링의 실수 가능성을 포함하는 방법입니다.

고양이 사진이 있는 경우 라벨을 [고양이: 1개: 0] 으로 정답을 라벨링하는 것이 아니라 [고양이: 0.9개: 0.1]로 합니다.
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new labels = one hot labels * (1 - label smoothing value) + label smoothing value / num classes

IF 0.2인 경우

1 * (1 - 0.2) + 0.2 / 2 = 0.9
0 * (1 - 0.2) + 0.2 / 2 = 0.1

Bounding Box Regression

  • GIOU(Generalized Intersection over Union)
  • CIOU(Complete Intersection over Union)
  • DIOU(Distance Intersection over Union)

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Bag Of Specials

약간의 추론 속도 증가를 통해 정확도를 높이는 방법

SPP

SPM(Spatial Pytamid Matching)에 의해 개발 된 모듈입니다. 원래 SPM 방법은 특징 맵을 동일한 d x d 블록으로 나눈 뒤, spatial pyramid를 형성하고 bag-of-word를 사용해 features를 추출합니다.

SPP는 딥러닝에 최적화 하기 위해 CNN와 SPM을 결합하고 bag-of word 대신 maxpooling을 사용합니다.

ASPP

ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)은 향상된 SPP로 DeepLapV3에서 제안된 방법입니다. 다양한 dilated ratio(6, 12, 18, 24)를 가지고 합성곱 연산을 한 뒤 concat하여 연산합니다.

약 7% 추론시간이 증가하지만 5.7% 정확도가 향상됩니다.

RFB

RFB(Receptive Field Block Net)

SE

SE(Squeeze-and-Excitation)

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약 2% 연산량이 증가지만 1% 정확도가 향상 된다. 하지만 GPU에서 추론시간이 10% 증가한다.

SAM

SAM(Spatial Attention module) 0.1% 연산량이 증가하고 0.5% 정확도가 향상된다. GPU 추론시간에 영향이 없다.

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SFAM

SPAM(Scale-wise Feature Aggregation Module)은 SE 모듈을 사용해 multi scale이 연결 된 특징 맵에서 channelwise level re-weighting을 합니다.

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SFAM 논문에서 사용 된 모델의 전체적인 흐름을 나타냅니다.

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(a) : FFMv1 (b) : FFMv2 (c) : TUM

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SFAM을 묘사한 그림입니다.

ASFF

ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)

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BiFPN

multi input weighted residual connections는 scale-wise level re-weighting을 실행한 다음 다른 스케일의 특징 맵을 추가하기 위해서 제안됩니다.

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Activation Function

  • LReLU, PReLU : ReLU가 0보다 작은 경우 기울기가 0이라는 문제를 해결
  • ReLU6 ,Hard-Swish : Quantization network를 위해 설계됨
  • SeLU : 네트워크를 정규화하기 위해서 사용된다.
  • Mish
  • …

활성화 함수는 ReLU나 기존 활성화 함수 조합으로 생겨난 것이 많고 궁금한 내용만 찾아보시면 될 것 같습니다.

NMS

  • NMS
  • Soft NMS

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겹치는 bouning box를 후처리 해주는 작업은 위에 식으로 표현할 수 있습니다.

Selection of Architecture

  • Objective
    • Input Network Resolution
    • Convolution Layer Number
    • Parameter Number
    • Number of Layer Output
  • CSPResNeXt50 : ImageNet(Classification)
  • CSPDarkNet53 : MS COCO(Object Detection)

classification이 최적인 모델이라고 해서 detector에서도 최적이 아닙니다.

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  • 높은 입력 해상도 : 작은 크기의 객체를 검출
  • 더 많은 계층 : 증가 된 해상도를 커버하기 위한 더 높은 receptive field
  • 더 많은 매개변수 : 크기가 다른 여러개의 객체를 검출하는 모델의 용량을 늘리기 위함

제일 합당한 모델은 DarkNet이라고 할 수 있습니다.

YOLOv3는 CSPDarkNet53에 SPP 블록을 추가하고 YOLOv3에서 사용되는 FPN대신 PANet을 사용합니다.

CSP

CSP(Cross-Stage-Partial-Connections)

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특징 맵 채널의 절반만 Residual Block을 통과하기 때문에 Bottleneck layer를 사용 할 필요가 없습니다.

New Method

  • SAT
  • Mosaic
    • 4개의 학습 이미지를 혼합한다.
    • Mini Batch가 크지 않아도 된다.(혼합 자체로 효과적임)

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  • modified SAM
  • modified PAN

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  • Cross mini-Batch Normalization(CmBN)

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Activation

  • ReLU, LReLU, PReLU, ReLU6, SELU, Swish, Mish

Bouding box regression loss

  • MSE, IoU, GIoU, CIoU, DIoU

Data Augmentation

  • CutOut, MixUp, CutMix

Regularization method

  • DropOut, DropPath, Spatial DropOut, or DropBlock

Normalization of the network activations by their mean and variance

  • Batch Normalization (BN)
  • Cross-GPU Batch Normalization (CGBN or SyncBN)
  • Filter Response Normalization (FRN)
  • Cross-Iteration Batch Normalization (CBN)

Skip-connections

  • Residual connections
  • Weighted residual connections
  • Multi-input weighted residual connections
  • Cross stage partial connections (CSP)

YOLOv4

  • Backbone : CSPDarkNet53
  • Neck : SPP, PAN
  • Head : Yolov3
  • Bag of Freebies for backbone : CutMix, Mosaic, DropBlock, Class label smoothing
  • Bag of Specials for backbone : Mish, CSP, Muiti-input weighted residual connections(MiWRC)
  • Bag of Freebies for detector : CIoU, CmBN, DropBlock, Mosaic, Self Adversarial Training, Eliminate grid sensitivity, Using multiple anchors for a single ground truth, Cosine anneling scheduler, Optimal hyper parameters, Random training shapes
  • Bag of Specials for detector : Mish, SPP, SAM, PAN, DIoU NMS

Experiments

  • training steps : 8,000,000
  • batch size : 128 / mini batch size 32
  • learning rate : 0.1 warm-up : 1000
  • momentum : 0.9 / weight decay : 0.005
  • BoF experiments : data augmentation 검증
  • BoS experiments : activation function 검증
  • genetic algorithm : hyper parameter search (lr : 0.00261, momentum : 0.949, IoU thresholds : 0.213, loss normalizer : 0.07)

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  • S : Eliminate grid sensitivity : sigmoid에 1.0을 초과하는 계수를 곱해 object가 검출되지 않는 grid의 영향을 제거한다.
  • M : Mosaic
  • IT : IoU threshold (single GT > IoU threshold)
  • GA : genetic algorithm (hyperparameter search)
  • LS : class label smoothing
  • CBN : CmBN
  • CA : cosine anneling
  • DM : dynamic minibatch size
  • OA : optimized anchors

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  • classification accuracy가 높다고 detector accuracy가 항상 높은건 아닙니다.
  • CSPResNet50의 classification accurac가 높지만 detector accuracy는 CSPDarkNet53이 더 높습니다.
  • CSPResNet50에 BoF, Mish를 사용하면 classification accuracy는 높아지지만 detector accuracy는 낮아집니다.

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  • CSPDarkNet53에 BoF, Mish를 사용하면 detector accuracy가 높아집니다.
  • BOF, BOS를 추가한 뒤 mini batch size가 성능에 거의 영향을 미치지 않습니다.
    • 즉, 고가의 GPU는 불필요합니다.

Result

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darknet
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