分享一篇新出的重要文章：Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network，做者出自YOLOv4的原班人马，其聚焦于针对YOLOv4的模型缩放（model scale）。
git
该文做者信息：
github
论文地址：https://arxiv.org/2011.08036
代码地址: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4算法
旗下重要的三个模型：
微信
YOLOv4-CSP（面向普通GPU）: 网络
https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4/tree/yolov4-csp架构
YOLOv4-tiny(面向低端GPU): app
https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4/tree/yolov4-tiny编辑器
YOLOv4-large(面向高端GPU):
学习
https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4/tree/yolov4-large测试
在我爱计算机视觉公众号后台回复“YOLOv4”，便可收到包含论文和代码的打包下载。
实现效果
1）其开发的YOLOv4-large 在COCO数据集达到SOTA精度: 55.4% AP(73.3% AP50) 并以以15 fps 在 Tesla V100运行, 而若是加上测试阶段数据加强方法后,YOLOv4-large 达到 55.8% AP (73.2 AP50). 做者称这一精度是全部已公开文献的最高精度.
2）另外其 YOLOv4-tiny模型在COCO数据集达到 22.0% AP (42.0% AP50) ， ∼443 FPS 在 RTX 2080Ti运行, 当使用 TensorRT作推理, batch size = 4 和 FP16推断时， YOLOv4-tiny 甚至可达到 1774 FPS！
何为模型缩放？
为何要缩放？
首先咱们要搞清楚这篇文章做者的本意，其本不是冲着提升检测精度而来的。其主要考虑的是在深度学习技术应用领域不断扩大的今天，面向实际工程部署，每每须要的不是一个模型而是一套模型。
部署在云端，也许你有高端大气上档次的V100 ，部署在我的电脑有大量的消费级GPU可选如2080TI(固然仍是略贵~)，部署在嵌入式平台能够选择TX2 、Jetson NANO等“弱机”。
模型缩放即但愿一个算法衍生出多个模型，对计算和存储的需求不一样（精度固然也不一样），以知足部署在不一样平台的需求。其实这固然不是什么新概念，EfficientNet、EfficientDet便是一个算法的一系列模型。
做为工业界宠爱的 YOLOv4， 须要模型缩放。
Scaled-YOLOv4
是怎么作模型缩放的？
正如以前跟你们分享过YOLOv4论文同样，做者们依然采用了极其工程化的方法设计 Scaled-YOLOv4 ，没有发明什么新思想、新路径，而是“博采众长”，“努力调优”。
以往模型缩放，如 EfficientDet 无非是首先选择网络基础模块，它每每又好又快，而后针对影响目标检测的重要参数如：网络宽度w、深度d、输入图像分辨率size等进行（知足必定条件下按照必定规律）调参。
虽然神经架构搜索也常被用于设计不一样平台的一系列不一样模型，但EfficientDet 已经证实上述方法实际上是颇有效。
做者针对不一样的GPU设计不一样模型。思路依然是寻找基础模块，而后调整网络宽度w、深度d、输入图像分辨率size。
做者认为以前的工做没有系统性分析各个网络因素的影响，而做者进行了系统分析。
这里CV君再也不跟你们分享做者的分析细节，只上结论。
针对普通GPU,对应YOLOv4-CSP，做者选择了CSPNet （CVPR 2020 Workshop 论文）启发下的CSP-ized(CSP化的)模型做为基础结构。做为后来者，相比EfficientDet，设计 Scaled-YOLOv4 能选择的网络结构更多，固然是有优点的。
YOLOv4-CSP中的reversed CSP dark 结构
针对嵌入式等平台上的弱GPU，对应YOLOv4-tiny,除了考虑计算量，做者尤为提到要考虑内存访问速度、内存带宽、DRAM 速度的影响，做者选择了OSANet做为总体结构，并依然进行了CSP化，即CSPOSANet。CV君以为这是搞工程化的人最值得参考的地方。
YOLOv4-tiny 计算模块
对于高端GPU,对应YOLOv4-Large，首要考虑的是追求高精度，因此做者在提升输入图像分辨率和增长stage上下功夫，由于这直接影响不一样分辨率目标和算法感觉野，输入分辨率高、算法感觉野大能检测到更多目标。
YOLOv4-P五、P六、P7结构
算法效果
做者在COCO数据集上进行了测试，未使用预训练权重，从头开始训练。
尽管 Scaled-YOLOv4并不单纯追求精度高，但跟SOTA算法相比依然很能打。
请注意，表中的YOLOv4 -CSP、P五、P六、P7依然都是实时算法，针对帧率15fps(v100 GPU上测试)，固然YOLOv4-P7也取得了最高的精度，但相比相同输入分辨率的EfficientDet-D7x也并未出现碾压的架势，在Large目标上EfficientDet-D7x是最优秀的，YOLOv4-P7对小目标检测更好。
YOLOv4-Large 加上测试时图像加强（TTA，这时在工程应用时常常作的）后，精度得到了小幅提高：
YOLOv4-tiny一样很优秀，相比其余主打小模型计算量小的算法，取得了速度和精度的双优。
结论
尽管在算法设计上，该文并无带来重要亮点，但从工程应用的角度讲， Scaled-YOLOv4无疑是极其优秀的选择！尤为是YOLOv4-tiny，其设计不只考虑到计算量和参数量还考虑到内存访问，感谢做者团队的开源！
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