目标检测算法 YOLOv8 原理解析｜包揽目标检测实例分割 SOTA

Posted 2023-02-21 芒果汁没有芒果

文章目录

• • YOLOv8算法简介
  • YOLOv8 概述
  • YOLOv8算法特点
  • YOLOv8 网络模型结构图
  • YOLOv8 网络模型结构设计
  • YOLOv8 效果
  • • YOLOv8 和 YOLOv5 之间的综合比较
    • YOLOv8 和 YOLOv5 目标检测模型对比
  • YOLOv8 Loss 计算
  • YOLOv8 训练策略
  • YOLOv8 算法总结

YOLOv8算法简介

YOLOv8作者：glenn-jocher
项目链接：https://github.com/ultralytics/ultralytics

YOLO 是一种基于图像全局信息进行预测的目标检测系统。自 2015 年 Joseph Redmon、Ali Farhadi 等人提出初代模型以来，领域内的研究者们已经对 YOLO 进行了多次更新迭代，模型性能越来越强大。现在，YOLOv8 已正式发布。

YOLOv8 是由小型初创公司 Ultralytics 创建并维护的，值得注意的是 YOLOv5 也是由该公司创建的。

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注：由于 YOLOv8 和 YOLOv5 属于同一个作者glenn-jocher，均在🔗 YOLOAir库 中有集成，所以YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型 使用 芒果改进YOLO系列完全通用，不需要额外操作。

🚀在YOLOv7中结合YOLOv8的梯度流信息模块(C2f)：
👉：改进YOLOv7系列：结合丰富的梯度流信息模块，来自YOLOv8的核心模块

🚀芒果汁没有芒果改进YOLO全系列目录：
👉：芒果改进目录一览｜原创改进YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等YOLO模型全系列目录(推荐)

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YOLOv8 概述

YOLOv8 算法的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

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。

YOLOv8算法特点

YOLOv8 的主要具有以下特点：

• 对用户友好的 API（命令行 + Python）；
• 模型更快更准确；
• 模型能完成目标检测、实例分割和图像分类任务；
• 与先前所有版本的 YOLO 兼容可扩展；
• 模型采用新的网络主干架构；
• 无锚（Anchor-Free）检测；
• 模型采用新的损失函数。

YOLOv8 网络模型结构图

图 1：YOLOv8-P5 模型结构

以上结构图由 RangeKing@github 绘制。

YOLOv8 网络模型结构设计

模型完整图示可以看图 1。

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。

图 3：YOLOv5 和 YOLOv8 YAML 文件对比

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

图 4：YOLOv5 和 YOLOv8 模块对比

• 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：

图 5：YOLOv8 Head 结构

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。

YOLOv8 效果

YOLOv8 和 YOLOv5 之间的综合比较

YOLOv8 和 YOLOv5 目标检测模型对比

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。
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

图 2：YOLOv8 性能曲线

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	YOLOv5	params(M)	FLOPs@640 (B)	YOLOv8	params(M)	FLOPs@640 (B)
n	28.0(300e)	1.9	4.5	37.3 (500e)	3.2	8.7
s	37.4 (300e)	7.2	16.5	44.9 (500e)	11.2	28.6
m	45.4 (300e)	21.2	49.0	50.2 (500e)	25.9	78.9
l	49.0 (300e)	46.5	109.1	52.9 (500e)	43.7	165.2
x	50.7 (300e)	86.7	205.7	53.9 (500e)	68.2	257.8

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。

YOLOv8 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，
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。

$t=s^{\alpha }+u^{\beta }$ : 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。

YOLOv8 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
optimizer	SGD
base learning rate	0.01
Base weight decay	0.0005
optimizer momentum	0.937
batch size	128
learning rate schedule	linear
training epochs	500
warmup iterations	max(1000，3 * iters_per_epochs)
input size	640x640
EMA decay	0.9999

YOLOv8 算法总结

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。

参考来源

机器之心：https://mp.weixin.qq.com/s/QuzjUsq7niNiP8PYGyMpUA
MMYOLO关于YOLOv8算法解析教程：https://github.com/open-mmlab/mmyolo