大佬养成 | 聆听 YOLOX 复现社区贡献者故事

前段时间我们支持了 YOLOX，在复现中多亏了 5 位社区用户的积极参与，使其有望在短时间发布，在此再次表示感谢！

关于 YOLOX 复现细节见：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/398545304

5 位社区用户的 github 账号如下，欢迎大家去主页逛逛~

- HAOCHENYE ：

https://github.com/HAOCHENYE

- xiaohu2015 ：

https://github.com/xiaohu2015

- zhiqwang ：

https://github.com/zhiqwang

- HsLOL ：

https://github.com/HsLOL

- shinya7y ：

https://github.com/shinya7y

后续，我们也和参与的社区用户进行了深入沟通，希望能够得到宝贵意见以便更好的共同完善 MMDetection (shinya7y 由于不在国内，没有联系到)。

罗马不是一日建成，大佬也不是生来就是大佬~

我们的贡献者们又经历过怎样的灵感闪光，怎样迈过一座座大山呢?

让我们一起来听听社区贡献者的心声吧！！！

@HAOCHENYE

作为 MMDetection 的忠实粉丝以及重度用户，能够参与到这次 YOLOX 的复现中，真的是太令人兴奋了。回顾整个过程委实收获颇丰，在此十分感谢 OpenMMLab 的大佬们的指导以及一起奋战的小伙伴~！在这次过程中我主要负责数据部分的对齐，在此记录一些感悟心得。

团队协作复现

作为一个小厂工作的算法工程师，其实鲜有多人协作贡献代码的经历，基本一个项目就是自己在主线分支一路狂奔。这次复现经历对我来说最宝贵，其实不是一些代码，理论层面的知识，而是这样团队协作模式的学习。

这里真的真的非常感谢 OpenMMLab 大佬对我的帮助，帮我解决各种愚蠢的 GIT 问题，耐心的教我 PR 流程，规范我的 GIT 行为，太有爱了！！

代码迁移

YOLOX 相较于 YOLOv5，其马赛克增强部分的代码基本是完全迁移的，其原创的部分主要在于 MixUp增强，以及最后 15 个 epoch 开关数据增强的模式。考虑到第一版的复现旨在还原精度，因此我只需要把 YOLOX 的整个 MosaicDetectionDataset 移植过来，做好和 Pipeline 的对接工作即可。但是需要注意的有两点：

1. YOLOX 的 YOLOBatchSampler 不仅仅返回当前所需的 Index，还会返回当前 batch 图像的 size，辅助 Dataset 进行多尺度训练，因此 MMDetection 也需要一个 Hook 进行类似操作，在 after_train_iter 的方法中修改 Dataset 的尺度。

2. 最后 15 个epoch关闭增强的操作也在 Hook 中进行，Dataset 需要为其预留 flag。

代码整合

在完成精度校验后，需要将 YOLOX 的代码转换成 MMDetection 风格，这个步骤做了非常多的讨论尝试，主要分为以下几种：

(1) 把 MosaicDataset 作为一个新的 Wrapped_dataset，内置 Mosaic 和 MixUp 增强。

- 优点：风格和 YOLOX 基本一致，改动小，维持了 Pipeline 的轻量。

- 缺点：Mosaic 和 MixUp 本质上是一种数据增强，放在 Dataset 中理不合，不利于其他任务的灵活调用

(2) 新增 Mosaic 和 Mixup Pipeline，在 Pipeline 中完成 Dataset 的构造，内部可以访问训练数据集，实现数据增强。

- 优点：逻辑清晰，调用灵活。

- 缺点：Pipeline过于重，构造缓慢，以 YOLOX 任务为例，训练过程重新需要加载3遍训练数据，耗时过长。

(3) 新增 MultiImageMixDataset 和 Mosaic 和 Mixup 的 Pipeline，MultiImageMixDataset 调用Mosaic 和 Mixup Pipeline 的接口，获取融合图片的 Index，将图片取出后传递给 Pipeline，实现数据增强。

- 优点：Pipeline 灵活，并且共享一个 Dataset，轻量，可太妙了。

- 缺点：有啥缺点嘞？

经过和大佬的讨论，最后敲定了第三种方案。

精度复查

不幸的是，经过代码整合后，精度没有对上，为了排除 Dataset 部分的问题，只能做 1 对 1 的校验了。我将 YOLOX 的 MosaicDetection Dataset 移植到 MMDetection 中。

同时建立 MultiImageMixDataset 及对应 Pipeline 和 MosaicDetection，使用一个猥琐的函数去除所有随机性，for 循环顺序遍历两个 Dataset，核对精度。经验证的确发现了一些问题 ——

YOLOX 的 bboxes 获取存在 1 个像素的误差；

YOLOX 过滤了小 bboxes，而 MMDetection 版本没有做；

np.array 转换成 float 后，图像总体均值会有 0.5 左右的差异，而 MMDetection 和 YOLOX 转浮点的时机不同，会造成 0.5 左右的均值像素误差；

然而经测试，以上原因均不是导致训练误差的原因，经测试，对齐后的两个 Dataset，image 和 bbox 的误差均在 1e-4 以内。

精度再查

梅开二度，训练精度还是没对上，于是我考虑 Dataset 在完整项目中的对齐效果。我将 YOLOX 的Trainer 抄到 MMDetection 中，删除 Model 相关的代码，保留 Dataset、Dataloader 和多尺度训练的代码。

此外还保留每个数据增强函数的随机性， 使用装饰器对每个函数设置随机种子，保证每个对应的函数产生相同的随机数。一顿操作下来，验证 Dataset 的精度是对齐的。

总结

经过这次的合作开发，我对 MMDetection 理解又更上一层楼啦，也对一些设计理念有了更深的理解，感觉稍微孵化一下，再结合 MMCV，自己也能写出个比较规范的其他领域的项目。此外更重要的是，我在平时的工作中能够更加规范的使用 GIT 来进行合作开发，也会用更加严格的标准去规范自己的编程风格，委实受益匪浅。能参与到这样的项目中，和大佬们交流学习真的太好啦！

最后祝 MMDetection 发展越来越好，Star 蹭蹭涨，高性能又快又好模型越来越多！

@xiaohu2015

这次有幸参与使用 MMDetection 复现 YOLOX 的工作，收获很大，也非常感谢 reviewer 对我的帮助。这个过程中，除了加深了对 YOLOX 的理解外，我也对 MMDetection 的设计有了更多的理解，最重要的是对代码书写也有几点体会：

规范性

前期我曾参与 YOLOX 的训练 loss 的实现，其实也就是简单地把原始的实现给稍微修改一下，但这个明显不符合 MMDetection 的规范，看到后面 MMDetection 的 developer 实现的 loss，真是学习到了很多，比如说将 simOTA 单独抽离出来形成了一个类 SimOTAAssinger。

一个高质量的开源项目需要保持一定的规范性，我觉得这也是 MMDetection 受众多的一个重要原因。

简洁性

实现功能只是一个方面，在代码优化方面，我们应该多多想想怎么让代码更加简洁可懂，减少代码的冗余，这个也非常重要。在优化 EMA 那块时，对于两种不同的 EMA，我也抽离了它们共用的部分，放在base 类里面，让代码更加简洁。

这是我第一次参与开源项目的 PR，也是第一次参与 github 项目的团队协作，再次感谢 MMDetection 团体以及小组的每一个协助者。

在参与过程中，最大的体会是代码优化没有极限，一个优秀的开源框架，背后经过了很多人不断的打磨，不断的优化，不断的完善文档，不断的提高易用性等等。

感谢 MMDetection 团队不断的努力，不断的优化打造出如此优异的框架，同时也期待 OpenMMLab 开源框架系列越来越好，用户越来越多！

个人知乎账号

https://www.zhihu.com/people/xiaohuzc

@zhiqwang

首先感谢眸哥在整个 YOLOX 开发过程中给我们提供了很多帮助，仔细精准分配了任务，并帮助我们纠正对 YOLOX 网络和 MMDetection 框架的认识误区。

其次要感谢 MMDetection 给我们提供了一个非常好的平台供我们学习和成长，可以看出 MMDetection 花了很大心思来维护社区，所以才有了现在如此好的氛围和环境。

这次协同开发的过程中我也深刻感受到 MMDetection 的模块化设计优秀之处。可以看到 MMDetection 设计之初为考虑到能够容纳各种优秀的目标检测模型，MMDetection 对目标检测任务进行了优雅的抽象。这种抽象也形成了很大的影响力，不断被优秀的论文所引用，也被其他深度学习框架而借鉴。

详细来说 MMDetection 的模块化也能帮助我们快速认识新的目标检测模型，例如在 YOLOX 的开发过程中，我们将原 YOLOX 设计重构成 MMDetection 的形式，能更快吸收原 YOLOX 设计的精妙点，能快速抓住 YOLOX 的本质提升之处，也方便我们接下来做消融实验。

最后要提到 MMDetection 的工程化也做得非常好，文档和单元测试都非常齐全。虽然是协同开发，因为模块化和完整的单元测试，我们整个小组也能在比较快的时间里面完成这个任务！

MMDetection yyds！

个人知乎账号

https://www.zhihu.com/people/zhiqwang

@HsLOL

MMDetection 作为当下最成熟、最流行的目标检测框架，已经被广大开发者所使用，而我也感到非常荣幸能够与眸哥和诸多大佬共同参与到此次 YOLOX 的复现工作中，为 MMDetection 这一优秀的目标检测框架贡献自己的一份力量。

虽然我接触 MMDetection 的时间并不是很长，但是 MMDetection 良好的社区氛围和对小白非常友好的新手教程，使我在阅读源码理解算法流程的同时，也想进一步的学习 MMDetection 的构建流程。

我在此次复现工作中主要负责学习率调整模块的复现，最初的计划是直接调用 MMCV 库中有关学习率余弦衰减的代码，但是阅读 YOLOX 源码发现，YOLOX 在数据增强达到一定轮数之后就固定住了学习率，而且 MMCV 库中的实现方式及 Warm Up 函数与 YOLOX 相比均有所不同，所以需要按照 YOLOX 的思路继承 MMCV 库中的相关类后，在对其中的相关代码进行复写。

在这里非常感谢眸哥在项目开发过程中对我的帮助，如果没有眸哥的耐心解答和帮助，我很可能坚持不到最后。在经过此次复现工作后，我对 MMDetection 框架和构建流程有了更深的理解，我也非常希望今后还可以参与到 MMDetection 的复现工作中。

最后祝 MMDetection 越来越好！

个人知乎账号

https://www.zhihu.com/people/fhs-37