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YOLOv4的Tricks解读一 --- 多图融合的数据增强（MixUp/CutMix/Mosaic）

由 狂风中的少年 提交于 2020-08-12 02:42:06

目录


YOLOv4 = CSPDarknet53 + SPP + PAN + YOLOv3
YOLOv4采用的trick可以分为以下几类：

 

  • 用于骨干网的 Bag of Freebies（BoF）：CutMix和Mosaic数据增强，DropBlock正则化，Label Smooth
  • 用于骨干网的 Bag of Specials（BoS）：Mish，跨阶段部分连接（CSP），多输入加权剩余连接（MiWRC）
  • 用于检测器的 Bag of Specials（BoS）：Mish，SPP块，SAM块，PAN路径聚集块，DIoU-NMS

本文就YOLOv4中涉及和采用的部分数据增强tricks进行总结和学习。

MixUp

论文：https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf
代码（官方）：https://github.com/hongyi-zhang/mixup
复现版本：https://github.com/tengshaofeng/ResidualAttentionNetwork-pytorch
在这里插入图片描述
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mixup主要是用于图像分类，从训练样本中随机抽取两个样本进行简单的随机加权求和，同时样本的标签也对应加权求和，然后预测结果与加权求和之后的标签求损失，在反向求导更新参数，公式定义如下：




在这里插入图片描述
由公式可以看到，加权融合同时作用在图片和label两个维度。
Pytorch代码如下：

def mixup_data(x, y, alpha=1.0, use_cuda=True):

    '''Compute the mixup data. Return mixed inputs, pairs of targets, and lambda'''
    if alpha > 0.:
        lam = np.random.beta(alpha, alpha)
    else:
        lam = 1.
    batch_size = x.size()[0]
    if use_cuda:
        index = torch.randperm(batch_size).cuda()
    else:
        index = torch.randperm(batch_size)

    mixed_x = lam * x + (1 - lam) * x[index,:]
    y_a, y_b = y, y[index]
    return mixed_x, y_a, y_b, lam
  •  

由代码看出，mixup_data并不是同时取出两个batch，而是取一个batch，并将该batch中的样本ID顺序打乱（shuffle），然后再进行加权求和。
整体的MixUp算法流程如下：
在这里插入图片描述

  • 对于输入的一个batch的待测图片images，我们将其和随机抽取的图片进行融合，融合比例为lam，得到混合张量inputs；
  • 第1步中图片融合的比例lam是[0,1]之间的随机实数，符合beta分布，相加时两张图对应的每个像素值直接相加，即 inputs = lam*images + (1-lam)*images_random；将1中得到的混合张量inputs传递给model得到输出张量outpus，
  • 随后计算损失函数时，我们针对两个图片的标签分别计算损失函数，然后按照比例lam进行损失函数的加权求和，即loss = lam * criterion(outputs, targets_a) + (1 - lam) * criterion(outputs, targets_b)；
  • 反向求导更新参数。

Pytorch代码如下：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=base_learning_rate, momentum=0.9, weight_decay=args.decay)
""" 训练 """
def train(epoch):
    print('\nEpoch: %d' % epoch)
    net.train()
    train_loss = 0
    correct = 0
    total = 0
    for batch_idx, (inputs, targets) in enumerate(trainloader):
        if use_cuda:
            inputs, targets = inputs.cuda(), targets.cuda()
        """ generate mixed inputs, two one-hot label vectors and mixing coefficient """
        inputs, targets_a, targets_b, lam = mixup_data(inputs, targets, args.alpha, use_cuda)       
        inputs, targets_a, targets_b = Variable(inputs), Variable(targets_a), Variable(targets_b)
        outputs = net(inputs)
		""" 计算loss """
        loss_func = mixup_criterion(targets_a, targets_b, lam)
        loss = loss_func(criterion, outputs)
        """ 更新梯度 """
		optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

其中mixup_criterion定义如下，损失函数是输出的预测值对这两组标签分别求损失.

def mixup_criterion(y_a, y_b, lam):
    return lambda criterion, pred: lam * criterion(pred, y_a) + (1 - lam) * criterion(pred, y_b)
  • 1
  • 2

目标检测实现见：
mixup for detection

CutMix

论文：https://arxiv.org/abs/1905.04899v2
代码：https://github.com/clovaai/CutMix-PyTorch

CutMix的处理方式也比较简单，同样也是对一对图片做操作，简单讲就是随机生成一个裁剪框Box,裁剪掉A图的相应位置，然后用B图片相应位置的ROI放到A图中被裁剪的区域形成新的样本，计算损失时同样采用加权求和的方式进行求解。
在这里插入图片描述
两张图合并操作定义如下：
在这里插入图片描述
其中，M表示二进制0,1矩阵，表示从两个图像中删除并填充的位置，实际就是用来标记需要裁剪的区域和保留的区域，裁剪的区域值均为0，其余位置为1。1是所有元素都是1的矩阵，维度大小与M相同。图像A和B组合得到新样本，最后两个图的标签也对应求加权和。权值同mixup一样是采用bata分布随机得到，alpha的值为论文中取值为1，这样加权系数就服从beta分布，请注意，主要区别在于CutMix用另一个训练图像中的补丁替换了图像区域，并且比Mixup生成了更多的本地自然图像。



为了对二进制掩码M进行采样，首先要对剪裁区域的边界框B= (r_x, r_y, r_w, r_h}进行采样，用来对样本x_A和x_B做裁剪区域的指示标定。

裁剪区域的边界框采样公式如下：
在这里插入图片描述
W，H是二进制掩码矩阵M的宽高大小，且剪裁区域的比例满足：
在这里插入图片描述
确定好裁剪区域B之后，将二进制掩码M中的裁剪区域B置0，其他区域置1，这样就就完成了掩码M的采样，然后将M点乘A将样本A中的剪裁区域B移除，(1-M)点乘B将样本B中的剪裁区域B进行裁剪填充到样本A，形成一个全新样本。



  • 生成剪裁区域
"""输入为：样本的size和生成的随机lamda值"""
def rand_bbox(size, lam):
    W = size[2]
    H = size[3]
    """论文里的公式2，求出B的rw,rh"""
    cut_rat = np.sqrt(1. - lam)
    cut_w = np.int(W * cut_rat)
    cut_h = np.int(H * cut_rat)

    # uniform
    """论文里的公式2，求出B的rx,ry（bbox的中心点）"""
    cx = np.random.randint(W)
    cy = np.random.randint(H)
	
	# np.clip限制大小
	"""限制B坐标区域不超过样本大小"""
    bbx1 = np.clip(cx - cut_w // 2, 0, W)
    bby1 = np.clip(cy - cut_h // 2, 0, H)
    bbx2 = np.clip(cx + cut_w // 2, 0, W)
    bby2 = np.clip(cy + cut_h // 2, 0, H)

    return bbx1, bby1, bbx2, bby2
  • 应用CutMix大概流程
for i, (input, target) in enumerate(train_loader):
        # measure data loading time
        data_time.update(time.time() - end)

        input = input.cuda()
        target = target.cuda()

        r = np.random.rand(1)
        if args.beta > 0 and r < args.cutmix_prob:
            # generate mixed sample
            """设定lamda的值，服从beta分布"""
            lam = np.random.beta(args.beta, args.beta)
            rand_index = torch.randperm(input.size()[0]).cuda()
            """获取batch里面的两个随机样本 """
            target_a = target
            target_b = target[rand_index]
            """获取裁剪区域bbox坐标位置 """
            bbx1, bby1, bbx2, bby2 = rand_bbox(input.size(), lam)
            """将原有的样本A中的B区域，替换成样本B中的B区域"""
            input[:, :, bbx1:bbx2, bby1:bby2] = input[rand_index, :, bbx1:bbx2, bby1:bby2]
            # adjust lambda to exactly match pixel ratio
            """根据剪裁区域坐标框的值调整lam的值 """ 
            lam = 1 - ((bbx2 - bbx1) * (bby2 - bby1) / (input.size()[-1] * input.size()[-2]))
            # compute output
            """计算模型输出 """
            output = model(input)
            """计算损失 """
            loss = criterion(output, target_a) * lam + criterion(output, target_b) * (1. - lam)
        else:
            # compute output
            output = model(input)
            loss = criterion(output, target)

Mosaic

在这里插入图片描述
Mosaic可以说是YOLOv4中的一个亮点，但是Mosaic并不是YOLOv4提出的(我不是杠精)，在u版旧版本的yolo3（现已更新）中就已经有mosaic的实现。

Mosaic混合了4个训练图像， 因此，混合了4个不同的上下文，而CutMix仅混合了2个输入图像，这就是Mosaic更强的原因。
可以理解为Mosaic混合更多图像创造了更多的可能性，见多识广。

顺便一提的是YOLOv4后的Stitcher小目标检测方法与Mosaic有点类似，也是拼接了四个图像，用以提升小目标检测。参考我的博文：Stitcher学习笔记：提升小目标检测 — 简单而有效

直接上Mosaic的代码，摘自https://github.com/ultralytics/yolov3/blob/master/utils/datasets.py

def load_mosaic(self, index):
    # loads images in a mosaic

    labels4 = []
    s = self.img_size
    xc, yc = [int(random.uniform(s * 0.5, s * 1.5)) for _ in range(2)]  # mosaic center x, y
    indices = [index] + [random.randint(0, len(self.labels) - 1) for _ in range(3)]  # 3 additional image indices
    for i, index in enumerate(indices):
        # Load image
        img, _, (h, w) = load_image(self, index)

        # place img in img4
        if i == 0:  # top left
            img4 = np.full((s * 2, s * 2, img.shape[2]), 114, dtype=np.uint8)  # base image with 4 tiles
            x1a, y1a, x2a, y2a = max(xc - w, 0), max(yc - h, 0), xc, yc  # xmin, ymin, xmax, ymax (large image)
            x1b, y1b, x2b, y2b = w - (x2a - x1a), h - (y2a - y1a), w, h  # xmin, ymin, xmax, ymax (small image)
        elif i == 1:  # top right
            x1a, y1a, x2a, y2a = xc, max(yc - h, 0), min(xc + w, s * 2), yc
            x1b, y1b, x2b, y2b = 0, h - (y2a - y1a), min(w, x2a - x1a), h
        elif i == 2:  # bottom left
            x1a, y1a, x2a, y2a = max(xc - w, 0), yc, xc, min(s * 2, yc + h)
            x1b, y1b, x2b, y2b = w - (x2a - x1a), 0, max(xc, w), min(y2a - y1a, h)
        elif i == 3:  # bottom right
            x1a, y1a, x2a, y2a = xc, yc, min(xc + w, s * 2), min(s * 2, yc + h)
            x1b, y1b, x2b, y2b = 0, 0, min(w, x2a - x1a), min(y2a - y1a, h)

        img4[y1a:y2a, x1a:x2a] = img[y1b:y2b, x1b:x2b]  # img4[ymin:ymax, xmin:xmax]
        padw = x1a - x1b
        padh = y1a - y1b

        # Labels
        x = self.labels[index]
        labels = x.copy()
        if x.size > 0:  # Normalized xywh to pixel xyxy format
            labels[:, 1] = w * (x[:, 1] - x[:, 3] / 2) + padw
            labels[:, 2] = h * (x[:, 2] - x[:, 4] / 2) + padh
            labels[:, 3] = w * (x[:, 1] + x[:, 3] / 2) + padw
            labels[:, 4] = h * (x[:, 2] + x[:, 4] / 2) + padh
        labels4.append(labels)

    # Concat/clip labels
    if len(labels4):
        labels4 = np.concatenate(labels4, 0)
        # np.clip(labels4[:, 1:] - s / 2, 0, s, out=labels4[:, 1:])  # use with center crop
        np.clip(labels4[:, 1:], 0, 2 * s, out=labels4[:, 1:])  # use with random_affine

    # Augment
    # img4 = img4[s // 2: int(s * 1.5), s // 2:int(s * 1.5)]  # center crop (WARNING, requires box pruning)
    img4, labels4 = random_affine(img4, labels4,
                                  degrees=self.hyp['degrees'],
                                  translate=self.hyp['translate'],
                                  scale=self.hyp['scale'],
                                  shear=self.hyp['shear'],
                                  border=-s // 2)  # border to remove

    return img4, labels4

参考：

https://blog.csdn.net/ouyangfushu/article/details/105575258
https://blog.csdn.net/weixin_38715903/article/details/103999227
https://zhuanlan.zhihu.com/p/138855612
https://www.zhihu.com/question/308572298


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lam
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pytorch
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