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2023 iThome 鐵人賽
DAY
13
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AI & Data
YOLO系列網路技術採用以及實作
系列 第
13
篇
[DAY 13] YOLOv6-下篇
15th鐵人賽
Xian
2023-09-28 01:03:14
790 瀏覽
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本篇將延續上篇的內容,說明YOLOv6採用的其他技術以及其實驗結果。
其他提升準確度的方法
Tricks
Self distillation
在Teacher與Student之間的預測結果利用知識蒸餾(knowledge distillation)計算兩者的KL-divergence。
但是在此時Teacher model為student本身,唯一的不同是teacher有pretrained過。
因此加到原本的loss後:
其中
為兩者間的比例,會利用cosine weight decay進行動態調整。
更多的Epochs。
300提升到400。
添加灰色的邊界框:
YOLOv5以及YOLOv7都添加半個步長(stride)的邊界框在影像外圍,會幫助模型預測接近於影像邊界的物件,但是採用該技術會增加推論花費的時間。
YOLOv6也有採用,他發現推論時間增加的原因在於使用了Mosiac的Augmentation的策略,因此關掉Mosiac後會發現提升準確度的同時不會將低推論所花的時間。
Label assignment策略
採用發表自TOOD論文的TAL(Task alignment learning)技術。
利用Channel-wise distillation進行Quantization。
模型由Float32降為只需使用INT8進行編碼。
實驗結果
與其他方法的比較:
激活函數的使用:
雖然結果顯示激活函數使用SiLU準確度比較高,但是若是將模型進行工業應用的話,ReLU會有最好的速度優勢。
Classification Loss設計的消融實驗:
添加灰色邊界框以及關閉Mosiac後的實驗結果:
Quantization實驗結果。
文章使用之圖片擷取自該篇論文
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