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YOLOv4-Tiny来了!371 FPS!

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Amusi
发布2020-06-30 11:42:11
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发布2020-06-30 11:42:11
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文章被收录于专栏:CVerCVer

前言

今天刷屏的动态一定是 YOLOv4-Tiny!

实际上,YOLOv4-Tiny 在大前天(2020.06.25)的晚上就正式发布了,但鉴于当时处于端午假期,Amusi 特意没有更新,希望各位CVers过个好节,科研缓一缓,哈哈。

YOLOv4 重要时间节点

  • 2020.04:YOLOv4 正式发布
  • 2020.06:YOLOv4-Tiny 正式发布

YOLOv4-Tiny来了!

时隔两个月,YOLOv4-Tiny版本正式推出!

在COCO上的性能:40.2% AP50, 371 FPS (GTX 1080 Ti)

无论是AP,还是FPS的性能,其相较于YOLOv3-Tiny、Pelee、CSP都是巨大的提升,如下图所示:

目前YOLOv4的模型(cfg、weights)已经在官网放出,大家可以下载(我也已经打包好,详见文末),模型仅占23.1 MB!

https://github.com/AlexeyAB/darknet

很多同学一定会问,YOLOv4-Tiny相较于YOLOv4有哪些变化?删减了哪些模块或者layers?

据 Amusi 了解,目前YOLOv4作者(AlexeyAB )并没有正式给出Tiny版的算法介绍。其实对YOLO熟悉的同学,可以先看一下 cfg文件,就能了解一些内容。

不过,Amusi 也调查到了关于YOLOv4-Tiny的细节,AlexeyAB 在github回复网友提问的内容如下:

  • There is used resize=1.5 instead of random=1, that you suggested, congrats! #3830
  • CSP: There is used groups for [route] layer for CSP - EFM: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w28/Wang_CSPNet_A_New_Backbone_That_Can_Enhance_Learning_Capability_of_CVPRW_2020_paper.pdf Initially it was done for MixNet: #4203 (comment)
  • There is used CIoU-loss with optimal normalizers (as in YOLOv4)
  • scale_x_y parameter (as in YOLOv4)

想了解更多YOLOv4-Tiny内容,其实建议上github,直接和AlexeyAB对线交流,他回复的相当及时,链接如下,推荐直接交流:

https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/6067

从上面的回复,我才知道CSPNet收录到了CVPR 2020 Workshop,个人非常喜欢这篇论文,不管是YOLOv4还是后面所谓的"YOLOv5",都用到了CSPNet,贡献涨点很明显!推荐精读这篇论文:

http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w28/Wang_CSPNet_A_New_Backbone_That_Can_Enhance_Learning_Capability_of_CVPRW_2020_paper.pdf

YOLOv4-Tiny测试

国外已经有网友亲测了YOLOv4-Tiny,并在Titan XP、Jetson AGX Xavier两个设备上测试,结果如下:

Titan XP

Jetson AGX Xavier

速度真的相当快!AlexeyAB 还透露到将来OpenCV或者TensorRT版本的YOLOv4-Tiny速度会高达 500 - 1000 FPS!

@CSTEZCAN Thanks! I think yolov4-tiny can work with 500 - 1000 FPS by using OpenCV or tkDNN/TensorRT when it will be implemented in these libraries.

侃侃

关于YOLOv4是否是YOLOv3的真正"继承者",我想没有人比Joe Redmon(YOLOv1-v3作者)回答更合适了,他在twitter上的回复内容如下:

Doesn’t matter what I think! At this point @alexeyab84 has the canonical version of darknet and yolo, he’s put a ton of work into it and everyone uses it, not mine haha.

而且YOLOv1-v3的官方项目已经把YOLOv4的项目链接挂上去了。

关于YOLOv4,详见:大神接棒,YOLOv4来了!

彩蛋

之前很多公众号根据国外的一篇有bug的博客,直接翻译过来无脑吹"YOLOv5"有多强(啥速度超两倍),看的我一愣一愣的。我觉得YOLOv4性能更强,后续会专门推一篇关于YOLOv4和"YOLOv5"的文章,敬请期待!

跟我一起喊:大神接棒,YOLOv4-Tiny 来了!

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原始发表:2020-06-28,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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