VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)（二）

2023-05-22 397

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简介： VariFocalNet | IoU-aware同V-Focal Loss全面提升密集目标检测(附YOLOV5测试代码)（二）

4 损失函数

VFNet的训练是由以下的loss函数来监督的:

其中和分别为FPN每一级特征图上位置的c类IACS的预测和目标IACS。为GIoU损失，、和分别表示初始、细化和ground truth bounding box。用训练目标为加权，这是前景点的gt借据，否则为0，跟随FCOS。和分别是用来平衡中2个子损失的超参数，本文经验设定分别为1.5和2.0。Npos是前景点的数量，用于使总损失正常化。这里在训练期间使用ATSS来定义前景和背景点。

VFNet的推理很简单，只涉及通过网络模型传输输入图像和NMS的后处理步骤，以消除冗余检测。

基于YOLO V5的改进代码

替换YOLOV5中的Focal Loss即可，小编在小型数据集已经验证该方法的有效性。

class VFLoss(nn.Module):
    def __init__(self, loss_fcn, gamma=1.5, alpha=0.25):
        super(VFLoss, self).__init__()
        # 传递 nn.BCEWithLogitsLoss() 损失函数  must be nn.BCEWithLogitsLoss()
        self.loss_fcn = loss_fcn  #
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha
        self.reduction = loss_fcn.reduction
        self.loss_fcn.reduction = 'mean'  # required to apply VFL to each element
    def forward(self, pred, true):
        loss = self.loss_fcn(pred, true)
        pred_prob = torch.sigmoid(pred)  # prob from logits
        focal_weight = true * (true > 0.0).float() + self.alpha * (pred_prob - true).abs().pow(self.gamma) * (true <= 0.0).float()
        loss *= focal_weight
        if self.reduction == 'mean':
            return loss.mean()
        elif self.reduction == 'sum':
            return loss.sum()
        else:
            return loss

5 实验结果

5.1 Varifocal损失对比实验

表1 FL、GFL、VFL对比表

表1显示了使用不同损失训练模型的结果。可以看到Varifocal损失使RetinaNet, FoveaBox和ATSS持续改善0.9 AP。对于RepPoints增加了1.4 AP。这表明Varifocal损失可以很容易地给现有的密集物体探测器带来相当大的性能提升。

与GFL相比Varifocal损失在所有情况下表现都比它好，证明了Varifocal损失的优越性。

此外，作者用FL和GFL训练了VFNet以便进一步比较。表1的最后一部分显示了结果，可以观察到Varifocal损失相对于FL和GFL依然具有优势。同时也证明了VFNet的有效性。

5.2 SOTA模型对比

表2 SOTA检测器对比

表2给出了SOTA检测器实验结果对比。与Backbone ATSS相比VFNet在不同Backbone网下实现了大约2.0 AP的提升，例如使用ResNet-101 Backbone时46.0AP和43.6AP，这验证了方法的有效性。

与类似的工作的GFL(其MSTrain标度范围为1333x[480:800])相比，VFNet始终比它好得多。同时用Res2Net-101-DCN训练的模型达到了51.3AP，几乎超过了所有最新的检测器。

文章还给出了VFNet在Nvidia V100 GPU上的推断速度。由于在完全相同的设置下很难得到所有列出的检测器的速度，所以只将VFNet与Baseline ATSS进行比较。可以看出VFNet非常高效，例如以19.3 FPS的速度实现44.8AP，与Baseline相比，只增加了很小的计算开销。