Test-Time Augmentation
- TTA (Test Time Augmentation)是指在test过程中进行数据增强。
- 其思想非常简单，就是在评测阶段，给每个输入进行多种数据增广变换，将一个输入变成多个输入，然后再merge起来一起输出，形成一种ensemble的效果，可以用来提点。
- 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/131539596
YOLOX是旷视科技在2021年发表的一篇文章，当时主要对标的网络就是很火的YOLO v5，对比简单总结主要有三点，decoupled head、anchor-free以及advanced label assigning strategy(SimOTA)。
| yolov5 | yolox |
| # Basic size of multi-scale prior box anchors = [ [(10, 13), (16, 30), (33, 23)], # P3/8 [(30, 61), (62, 45), (59, 119)], # P4/16 [(116, 90), (156, 198), (373, 326)] # P5/32 ] | 无 |
| # Config of batch shapes. Only on val. # It means not used if batch_shapes_cfg is None. batch_shapes_cfg = dict( type='BatchShapePolicy', batch_size=val_batch_size_per_gpu, img_size=img_scale[0], # The image scale of padding should be divided by pad_size_divisor size_divisor=32, # Additional paddings for pixel scale extra_pad_ratio=0.5) | |
| init_cfg data_preprocessor | |
| 都有相比yolov3提出的是SPPF,更快，级连池化 | backbone: spp_kernal_sizes=(5, 9, 13), |
| YOLOv5HeadModule YOLOAnchorGenerator | YOLOXHeadModule SimOTAAssigner |
| L1 loss |
在decoupled detection head中对于预测Cls.、Reg.以及IoU参数分别使用三个不同的分支，这样就将三者进行了解耦。这里需要注意一点，在YOLOX中对于不同的预测特征图采用不同的head，即参数不共享。以下为yolox：
以下为yolov5
YOLOv5 Head 结构和 YOLOv3 完全一样，为 非解耦 Head。Head 模块只包括 3 个不共享权重的卷积，用于将输入特征图进行变换而已。
前面的 PAFPN 依然是输出 3 个不同尺度的特征图，shape 为 (B,256,80,80)、 (B,512,40,40) 和 (B,1024,20,20)。 由于 YOLOv5 是非解耦输出，即分类和 bbox 检测等都是在同一个卷积的不同通道中完成。以 COCO 80 类为例：
-
P5 模型在输入为 640x640 分辨率情况下，其 Head 模块输出的 shape 分别为
(B, 3x(4+1+80),80,80),(B, 3x(4+1+80),40,40)和(B, 3x(4+1+80),20,20)。 -
P6 模型在输入为 1280x1280 分辨率情况下，其 Head 模块输出的 shape 分别为
(B, 3x(4+1+80),160,160),(B, 3x(4+1+80),80,80),(B, 3x(4+1+80),40,40)和(B, 3x(4+1+80),20,20)。 其中 3 表示 3 个 anchor，4 表示 bbox 预测分支，1 表示 obj 预测分支，80 表示 COCO 数据集类别预测分支。
