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1.Introduction
不再详述。
2.Revisit PP-YOLO
baseline模型的实现细节见下。
👉Pre-Processing.
假设有两个样本$(x_i,y_i)$和$(x_j,y_j)$，则MixUp生成的新样本$(\tilde{x},\tilde{y})$表示为：
\[\tilde{x} = \lambda x_i + (1-\lambda) x_j\] \[\tilde{y} = \lambda y_i + (1-\lambda) y_j\]其中，$x_i,x_j$是输入样本（通常是图像），$y_i,y_j$是输入样本对应的标签，$\lambda$是一个在$[0,1]$区间的随机权重系数，通常从Beta分布中随机采样，即$\lambda \sim Beta(\alpha,\beta)$，$\alpha,\beta$为超参数。
在这里，我们设$\alpha=\beta=1.5$。MixUp之后，我们逐个施加以下数据扩展：RandomColorDistortion、RandomExpand、RandCrop、RandomFlip，施加的概率都是0.5。接着是RGB的通道归一化，即RGB三个通道分别减去0.485、0.456、0.406，再分别除以0.229、0.224、0.225。最后，输入图像被resize到下列尺寸：$[320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 544, 576, 608]$。
👉Baseline Model.
baseline模型使用PP-YOLO。
👉Training Schedule.
在COCO train2017上，使用SGD训练了500K次迭代，minibatch size=96，用了8块GPU。在前4K次迭代中，学习率从0线性增长为0.005，然后在第400K和第450K次迭代时，学习率除以10。weight decay=0.0005，momentum=0.9。为了使训练稳定，使用了gradient clipping。
3.Selection of Refinements
👉Path Aggregation Network.
如Fig2所示，PP-YOLOv2将detection neck中的FPN替换为了PAN。
👉Mish Activation Function.
将detection neck中的激活函数替换为Mish激活函数。
👉Larger Input Size.
增大输入尺寸可以提高性能，但也会占用更多内存。为了解决这个问题，我们降低了batch size。从每个GPU处理24张图像降低到每个GPU只处理12张图像，将最大输入尺寸从608提高到了768。输入尺寸的取值：$[320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 544, 576, 608, 640, 672, 704, 736, 768]$。
👉IoU Aware Branch.
使用如下IoU aware loss：
\[loss = -t * \log (\sigma(p))-(1-t)*\log (1-\sigma(p)) \tag{1}\]其中，$t$是anchor和其对应的GT box之间的IoU，$p$是IoU aware分支的原始输出，$\sigma(\cdot)$是sigmoid函数。只有阳性样本才会计算IoU aware loss。
4.Experiments
4.1.Dataset
训练集为COCO train2017（包含118k张图像，共80个类别），在COCO minival（包含5k张图像）上进行评估。评估指标为mAP。
4.2.Ablation Studies
4.3.Comparison With Other State-of-the-Art Detectors
5.Things We Tried That Didn’t Work
PP-YOLO在COCO train2017数据集上，使用8块V100 GPU，训练了约80个小时，为了节省时间，在消融实验中，我们使用COCO minitrain作为训练集。COCO minitrain是COCO train2017的子集，包含25K张图像。在COCO minitrain上，一共训练了90K次迭代。在第60k次迭代时，将学习率除以10。其他设置和在COCO train2017上的训练是一样的。
在开发PP-YOLOv2的过程中，我们尝试了很多方法。有些方法在COCO minitrain上有效，但是在COCO train2017上却降低了性能。由于这种不一致，有人可能会怀疑在COCO minitrain上的实验结果。我们使用COCO minitrain的原因是想要寻求一些通用性的改进，使其在不同规模的数据集上都有用。这里，我们列出了一些失败的方法。
Cosine Learning Rate Decay在COCO minitrain上取得了更好的性能，但是在COCO train2017上却没有带来正面的影响。
👉Backbone Parameter Freezing.
在ImageNet上预训练好之后，在下游任务上fine-tuning时，冻结前两个stage的参数是一个常见的操作。这一策略在COCO minitrain上带来了1mAP的提升，但在COCO train2017上却导致mAP下降了0.8%。
👉SiLU Activation Function.
我们尝试将detection neck中的Mish激活函数替换为SiLU激活函数。这在COCO minitrain上带来了0.3%的mAP提升，却在COCO train2017上导致mAP下降了0.5%。
6.Conclusions
不再赘述。
