Yolov4/v5的創(chuàng)新點匯總！

YOLOv4

YOLOv4的三大貢獻：

1. 設(shè)計了強大而高效的檢測模型，任何人都可以用 1080Ti 和 2080Ti訓(xùn)練這個超快而精準(zhǔn)的模型。
2. 驗證了很多近幾年 SOTA 的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測訓(xùn)練技巧。
3. 修改了很多 SOTA 的方法， 讓它們對單GPU訓(xùn)練更加高效，例如 CmBN，PAN，SAM等。

作者總結(jié)了近幾年的單階段和雙階段的目標(biāo)檢測算法以及技巧，并用一個圖概括了單階段和雙階段目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的差別，two-stage的檢測網(wǎng)絡(luò)，相當(dāng)于在one-stage的密集檢測上增加了一個稀疏的預(yù)測器

作者也對多種方法進行實驗，做了詳盡的測試，作者將那些增加模型性能，只在訓(xùn)練階段耗時增多，但不影響推理耗時的技巧稱為 —— bag of freebies；而那些微微提高了推理耗時，卻顯著提升性能的，叫做 —— bag of specials。

bag of freebies

數(shù)據(jù)增強

• 光度變換

• 調(diào)整亮度，對比度，色相，飽和度和噪點

• 幾何變換

• 隨機縮放，裁剪，翻轉(zhuǎn)和旋轉(zhuǎn)

• 模擬目標(biāo)遮擋

• random erase
• CutOut
• Hide and Seek
• grid Mask

• 圖像融合

• MixUp
• CutMix
• Mosaic

常見的正則化方法：

• DropOut
• DropConnect
• DropBlock

處理數(shù)據(jù)不平衡

• two-stage網(wǎng)絡(luò)使用的難例挖掘，但是這種方式不適合one-stage檢測
• Focal Loss

標(biāo)簽平滑（Label Smoothing）邊界框回歸的損失函數(shù)

• IOU Loss
• GIOU Loss
• DIOU Loss
• CIOU Loss

Bag of specials

增強感受野

• SPP
• ASPP
• RFB

注意力模塊

• 通道注意力（channel-wise）

• SE

• 空間注意力（point-wise）

• SAM

特征融合

• 跳層連接
• FPN
• SFAM
• ASFF
• BiFPN（EfficientNet中提出）

激活函數(shù)

• LReLU（解決當(dāng)輸入小于0時ReLU梯度為0的情況）
• PReLU（解決當(dāng)輸入小于0時ReLU梯度為0的情況）
• ReLU6（專門為量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計）
• hard-swish（專門為量化網(wǎng)絡(luò)設(shè)計）
• SELU（對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行自歸一化）
• Swish（連續(xù)可微激活函數(shù)）
• Mish（連續(xù)可微激活函數(shù)）

后處理方式

• NMS
• soft NMS
• DIOU NMS（在soft NMS的基礎(chǔ)上將重心距離的信息添加到刪選BBOx的過程中）

YOLOv4網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖片引自：江大白

YOLOv4整個網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)組成

• Backbone: CSPDarknet53
• Neck: SPP, PAN
• Head: YOLOv3

YOLOv4 各部分使用到的Bags：Bag of Freebies (BoF) for backbone:

• CutMix、Mosaic data augmentation
• DropBlock regularization
• Class label smoothing

Bag of Specials (BoS) for backbone:

• Mish activation
• Cross-stage partial connections (CSP)
• Multiinput weighted residual connections (MiWRC)

Bag of Freebies (BoF) for detector:

• CIoU-loss
• CmBN
• DropBlock regularization
• Mosaic data augmentation
• Self-Adversarial Training
• Eliminate grid sensitivity
• Using multiple anchors for a single ground truth
• Cosine annealing scheduler
• Optimal hyperparameters
• Random training shapes

Bag of Specials (BoS) for detector:

• Mish activation
• SPP-block
• SAM-block
• PAN path-aggregation block
• DIoU-NMS

BackBone

CSPDarknet53是在Yolov3主干網(wǎng)絡(luò)Darknet53的基礎(chǔ)上，借鑒2019年CSPNet的經(jīng)驗，產(chǎn)生的Backbone結(jié)構(gòu)，其中包含了5個CSP模塊。作者在實驗中得到結(jié)論，CSPResNeX50分類精度比CSPDarknet，但是檢測性能卻不如后者。

每個CSP模塊第一個卷積核的大小都是 , stride ， 因此可以起到下采樣的作用。因為Backbone有5 個CSP模塊，輸入圖像是 , 所以特征圖變化的規(guī)律是： 。

YOLOv4 和 YOLOv5 都使用 CSPDarknet作為BackBone，從輸入圖像中提取豐富的特征信息。CSPNet叫做Cross Stage Partial Network，跨階段局部網(wǎng)絡(luò)。其解決了其他大型卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的重復(fù)梯度問題，減少模型參數(shù)和FLOPS。這對 YOLO 有重要的意義，即保證了推理速度和準(zhǔn)確率，又減小了模型尺寸。

CSPNet的作者認(rèn)為推理計算過高的問題是由于網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中的梯度信息重復(fù)導(dǎo)致的。CSPNet基于Densnet的思想，復(fù)制基礎(chǔ)層的特征映射圖，通過dense block 傳遞到下一個階段進行合并，從而將基礎(chǔ)層的特征映射圖分離出來。這樣可以實現(xiàn)更豐富的梯度組合，同時減少計算量。

因此Yolov4在主干網(wǎng)絡(luò)Backbone采用CSPDarknet53網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要有三個方面的優(yōu)點：

• 優(yōu)點一：增強CNN的學(xué)習(xí)能力，使得在輕量化的同時保持準(zhǔn)確性。
• 優(yōu)點二：降低計算瓶頸
• 優(yōu)點三：降低內(nèi)存成本

詳細(xì)了解CSPNet，https://zhuanlan.zhihu.com/p/124838243

而且作者只在Backbone中采用了Mish激活函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)后面仍然采用Leaky_relu激活函數(shù)。Yolov4作者實驗測試時，使用CSPDarknet53網(wǎng)絡(luò)在ImageNet數(shù)據(jù)集上做圖像分類任務(wù)，發(fā)現(xiàn)使用了Mish激活函數(shù)的TOP-1和TOP-5的精度比沒有使用時精度要高一些。因此在設(shè)計Yolov4目標(biāo)檢測任務(wù)時，主干網(wǎng)絡(luò)Backbone還是使用Mish激活函數(shù)。

數(shù)據(jù)增強

Mosaic是一種新的混合4幅訓(xùn)練圖像的數(shù)據(jù)增強方法，使四個不同的上下文信息被混合，豐富了圖像的上下文信息，這使得網(wǎng)絡(luò)能夠檢測正常圖像之外的對象，增強模型的魯棒性。此外，批處理規(guī)范化BN層從每一層上的4個不同圖像計算激活統(tǒng)計信息。這大大減少了對large mini-batch-size的需求。Mosaic，就是把四張圖片拼接為一張圖片，這等于變相的增大了一次訓(xùn)練的圖片數(shù)量，可以讓最小批數(shù)量進一步降低，讓在單GPU上訓(xùn)練更為輕松。

在YOLOv4中，通過引入CutMix和Mosaic數(shù)據(jù)增強、類標(biāo)簽平滑和Mish激活等功能，分類精度得到了提高。因此，本文用于分類訓(xùn)練的BoF骨干（免費包）包括以下內(nèi)容：CutMix和Mosaic數(shù)據(jù)增強和類標(biāo)簽平滑。此外，本文使用Mish激活作為補充選項，

DropBlock

Yolov4中使用的Dropblock，其實和常見網(wǎng)絡(luò)中的Dropout功能類似，也是緩解過擬合的一種正則化方式。傳統(tǒng)的Dropout很簡單，一句話就可以說的清：隨機刪除減少神經(jīng)元的數(shù)量，使網(wǎng)絡(luò)變得更簡單。

而Dropblock和Dropout相似，比如下圖：

上圖中，中間Dropout的方式會隨機的刪減丟棄一些信息，但Dropblock的研究者認(rèn)為，卷積層對于這種隨機丟棄并不敏感，因為卷積層通常是三層連用：卷積+激活+池化層，池化層本身就是對相鄰單元起作用。而且即使隨機丟棄，卷積層仍然可以從相鄰的激活單元學(xué)習(xí)到相同的信息。因此，在全連接層上效果很好的Dropout在卷積層上效果并不好。所以右圖Dropblock的研究者則干脆整個局部區(qū)域進行刪減丟棄。

這種方式其實是借鑒2017年的cutout數(shù)據(jù)增強的方式，cutout是將輸入圖像的部分區(qū)域清零，而Dropblock則是將Cutout應(yīng)用到每一個特征圖。而且并不是用固定的歸零比率，而是在訓(xùn)練時以一個小的比率開始，隨著訓(xùn)練過程線性的增加這個比率。

Dropblock的研究者與Cutout進行對比驗證時，發(fā)現(xiàn)有幾個特點：

• Dropblock的效果優(yōu)于Cutout
• Cutout只能作用于輸入層，而Dropblock則是將Cutout應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)中的每一個特征圖上
• Dropblock可以定制各種組合，在訓(xùn)練的不同階段可以修改刪減的概率，從空間層面和時間層面，和Cutout相比都有更精細(xì)的改進。

Yolov4中直接采用了更優(yōu)的Dropblock，對網(wǎng)絡(luò)進行正則化。

Neck創(chuàng)新

Yolov4的Neck結(jié)構(gòu)主要采用了SPP模塊、FPN+PAN的方式。

SPP

作者在SPP模塊中, 使用 的最大池化的方式，再將不同尺度的特征圖進行Concat操作。最大池化采用padding操作，移動的步長為 1 , 比如 的輸入特征圖, 使用 大小的池化核池化, , 因此池化后的特征圖仍然是 大小。

和Yolov4作者的研究相同，采用SPP模塊的方式, 比單純的使用 最大池化的方式，更有效的增加BackBone感受野。Yolov4的作者在使用 大小的圖像進行測試時發(fā)現(xiàn)，在COCO目標(biāo)檢測任務(wù)中，以 的額外計算代價將AP50增加了 ，因此Yolov4中也采用了SPP模塊。

FPN+PAN

Yolov4在FPN層的后面還添加了一個自底向上的特征金字塔。這樣結(jié)合操作，F(xiàn)PN層自頂向下傳達強語義特征，而特征金字塔則自底向上傳達強定位特征，兩兩聯(lián)手，從不同的主干層對不同的檢測層進行參數(shù)聚合。

FPN+PAN借鑒的是18年CVPR的PANet，當(dāng)時主要應(yīng)用于圖像分割領(lǐng)域，但Alexey將其拆分應(yīng)用到Y(jié)olov4中，進一步提高特征提取的能力。

原本的PANet網(wǎng)絡(luò)的PAN結(jié)構(gòu)中，兩個特征圖結(jié)合是采用shortcut操作，而Yolov4中則采用concat（route）操作，特征圖融合后的尺寸發(fā)生了變化。

Head頭

CmBN

CmBN 為 CBN 的改進版本，定義為交叉小批量歸一化 (CmBN)。這僅在單個批次內(nèi)的小批次之間收集統(tǒng)計信息（收集一個batch內(nèi)多個mini-batch內(nèi)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)）。

Bounding Box Regeression Loss

目標(biāo)檢測任務(wù)的損失函數(shù)一般由Classificition Loss（分類損失函數(shù)）和Bounding Box Regeression Loss（回歸損失函數(shù)）兩部分構(gòu)成。

Bounding Box Regeression的Loss近些年的發(fā)展過程是：

Smooth L1 Loss-> IoU Loss（2016）-> GIoU Loss（2019）-> DIoU Loss（2020）->CIoU Loss（2020）

我們從最常用的IOU_Loss開始，進行對比拆解分析，看下Yolov4為啥要選擇CIOU_Loss。

IOU LOSS

IOU Loss主要考慮檢測框和目標(biāo)框的重疊面積，公式如下：

IOU Loss存在兩個問題：

• 問題一：當(dāng)預(yù)測框和目標(biāo)框不相交時，也就是當(dāng)IOU=0時，無法反映兩個框距離的遠近，此時損失函數(shù)不可導(dǎo)。所以IOU Loss無法優(yōu)化兩個框不相交的情況
• 問題二：當(dāng)兩個預(yù)測框和同一個目標(biāo)框相重疊，且兩者IOU相同，這時IOU　Loss對兩個預(yù)測框的懲罰相同，無法區(qū)分兩個預(yù)測框與GT目標(biāo)框的相交情況

GIOU Loss

由于IOU Loss的不足，2019年提出了GIOU Loss，我們先定義一下符號：

定義 為預(yù)測框， 為目標(biāo)框, 為目標(biāo)框和預(yù)測框的最小外接矩形, 公式如下：

可以看到，相比于IOU Loss，GIOU Loss衡量了目標(biāo)框和預(yù)測框的相交程度，緩解了IOU Loss的問題。

但是當(dāng)預(yù)測框在目標(biāo)框內(nèi)部，且預(yù)測框大小一致時，這時候預(yù)測框和目標(biāo)框的差集相等，這是GIOU Loss會退化成IOU Loss，無法區(qū)分各個預(yù)測框的位置關(guān)系。

DIOU Loss 和 CIOU Loss

好的目標(biāo)框回歸函數(shù)應(yīng)該考慮三個重要幾何因素：重疊面積、中心點距離，長寬比。

針對IOU Loss和GIOU Loss存在的問題，DIOU Loss考慮重疊面積、中心點距離，公式如下：

設(shè)： 為預(yù)測框和目標(biāo)框的最小外接矩形, 表示最小外接矩形的對角線距離, 表示預(yù)測框的中心點到目標(biāo)框中心點的歐式距離

由上述公式可以看出，當(dāng)遇到GIOU Loss 無法解決的問題時，DIOU即考慮了重疊面積，也考慮了目標(biāo)框和預(yù)測框的中心點的距離，就可以衡量兩者之間的位置關(guān)系。所以當(dāng)目標(biāo)框包裹預(yù)測框的時候，DIOU可以衡量兩者之間的距離。

但是DIOU Loss沒有考慮長寬比，當(dāng)預(yù)測框在目標(biāo)框內(nèi)部時，且多個預(yù)測框的中心點的位置都一樣時，這時候DIOU Loss無法區(qū)分這幾個預(yù)測框的位置。

所以提出了CIOU Loss，其在DIOU Loss的基礎(chǔ)上增加了一個影響因子，將預(yù)測框和目標(biāo)框的長寬比都考慮進去，公式如下：

其中, 是一個衡量長寬比一致性的參數(shù)，我們可以定義為：

代表目標(biāo)框， 代表預(yù)測框。

至此，CIOU Loss包含了一個好的預(yù)測框回歸函數(shù)的三個重要的幾何因素：重疊面積、中心點距離、長寬比。

NMS

NMS主要用于預(yù)選框的篩選，常用于目標(biāo)檢測算法中，一般采用普通的nms的方式，Yolov4則借鑒上面D/CIOU loss的論文：https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf

因為DIOU在計算loss的時候，需要考慮邊界框中心點的位置信息，所以一些重疊物體也可以回歸出來。因此在重疊目標(biāo)的檢測中，DIOU_nms的效果優(yōu)于傳統(tǒng)的nms。

CIOU Loss的性能要比DIOU Loss好，那為什么不用CIOU_nms，而用DIOU_nms?

因為CIOU_loss，是在DIOU_loss的基礎(chǔ)上，添加了一個的影響因子，包含groundtruth標(biāo)注框的信息，在訓(xùn)練時用于回歸。但是NMS在推理過程中，并不需要groundtruth的信息，所以CIOU NMS不可使用。

CIOU Loss 代碼

`def box_ciou(b1, b2):"""輸入為：----------b1: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 4), xywhb2: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 4), xywh返回為：-------  ciou: tensor, shape=(batch, feat_w, feat_h, anchor_num, 1)  """  # 求出預(yù)測框左上角右下角  b1_xy = b1[..., :2]  b1_wh = b1[..., 2:4]  b1_wh_half = b1_wh/2.  b1_mins = b1_xy - b1_wh_half  b1_maxes = b1_xy + b1_wh_half  # 求出真實框左上角右下角  b2_xy = b2[..., :2]  b2_wh = b2[..., 2:4]  b2_wh_half = b2_wh/2.  b2_mins = b2_xy - b2_wh_half  b2_maxes = b2_xy + b2_wh_half  
# 求真實框和預(yù)測框所有的iou  intersect_mins = torch.max(b1_mins, b2_mins)  intersect_maxes = torch.min(b1_maxes, b2_maxes)  intersect_wh = torch.max(intersect_maxes - intersect_mins, torch.zeros_like(intersect_maxes))  intersect_area = intersect_wh[..., 0] * intersect_wh[..., 1]  b1_area = b1_wh[..., 0] * b1_wh[..., 1]  b2_area = b2_wh[..., 0] * b2_wh[..., 1]  union_area = b1_area + b2_area - intersect_area  iou = intersect_area / torch.clamp(union_area,min = 1e-6)  
# 計算中心的差距  center_distance = torch.sum(torch.pow((b1_xy - b2_xy), 2), axis=-1)  
# 找到包裹兩個框的最小框的左上角和右下角  enclose_mins = torch.min(b1_mins, b2_mins)  enclose_maxes = torch.max(b1_maxes, b2_maxes)  enclose_wh = torch.max(enclose_maxes - enclose_mins, torch.zeros_like(intersect_maxes))  # 計算對角線距離  enclose_diagonal = torch.sum(torch.pow(enclose_wh,2), axis=-1)  ciou = iou - 1.0 * (center_distance) / torch.clamp(enclose_diagonal,min = 1e-6)  
v = (4 / (math.pi ** 2)) * torch.pow((torch.atan(b1_wh[..., 0]/torch.clamp(b1_wh[..., 1],min = 1e-6)) - torch.atan(b2_wh[..., 0]/torch.clamp(b2_wh[..., 1],min = 1e-6))), 2)  alpha = v / torch.clamp((1.0 - iou + v),min=1e-6)  ciou = ciou - alpha * v  return ciou
def clip_by_tensor(t,t_min,t_max):t=t.float()result = (t >= t_min).float() * t + (t < t_min).float() * t_minresult = (result <= t_max).float() * result + (result > t_max).float() * t_maxreturn result`

YOLOv5

yolov5沒有發(fā)布論文，所以更加精細(xì)的內(nèi)容，只能研究其代碼，該代碼倉庫仍然保持高頻率更新：https://github.com/ultralytics/yolov5

YOLOv5 ?? 是一系列在 COCO 數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的對象檢測架構(gòu)和模型，代表 Ultralytics 對未來視覺 AI 方法的開源研究，結(jié)合了在數(shù)千小時的研究和開發(fā)中獲得的經(jīng)驗教訓(xùn)和最佳實踐。

網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

YOLOv5給出了四種版本的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)，分別是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四個模型。YOLOv5s是深度最淺，特征圖的寬度最窄的網(wǎng)絡(luò)，后面三種在此基礎(chǔ)上不斷加深，加寬。YOLOv5s的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如下所示：

YOLOv5各部分改進

• 輸入端：Mosaic數(shù)據(jù)增強、自適應(yīng)錨框計算
• Backbone：Focus結(jié)構(gòu)，CSP結(jié)構(gòu)
• Neck：FPN+PAN結(jié)構(gòu)
• Prediction：GIOU_Loss

Mosaic數(shù)據(jù)增強

YOLOV5會進行三種數(shù)據(jù)增強：縮放，色彩空間調(diào)整和馬賽克增強。其中馬賽克增強是通過將四張圖像進行隨機縮放、隨機裁剪、隨機分布方式進行拼接，小目標(biāo)的檢測效果得到提升。

自適應(yīng)錨框計算

YOLO系列中，可以針對數(shù)據(jù)集設(shè)置初始的Anchor。在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，網(wǎng)絡(luò)在Anchor的基礎(chǔ)上輸出預(yù)測框，進而和GT框進行比較，計算loss，在反向更新，迭代網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。在YOLOv3、4版本中，設(shè)置初始Anchor的大小都是通過單獨的程序使用K-means算法得到，但是在YOLOv5中，將此功能嵌入到代碼中，每次訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之前，都會自動計算該數(shù)據(jù)集最合適的Anchor尺寸，該功能可以在代碼中設(shè)置超參數(shù)進行關(guān)閉。

train.py中上面一行代碼，設(shè)置成False，每次訓(xùn)練時，不會自動計算。

CSP BackBone-跨階段局部網(wǎng)絡(luò)

YOLOv4 和 YOLOv5 都使用 CSPDarknet作為BackBone，從輸入圖像中提取豐富的特征信息。CSPNet叫做Cross Stage Partial Network，跨階段局部網(wǎng)絡(luò)。其解決了其他大型卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的重復(fù)梯度問題，減少模型參數(shù)和FLOPS。這對 YOLO 有重要的意義，即保證了推理速度和準(zhǔn)確率，又減小了模型尺寸。

YOLOv4只有主干網(wǎng)絡(luò)中使用了CSP結(jié)構(gòu)，而YOLOv5中設(shè)計了兩種CSP結(jié)構(gòu)，CSP1_X應(yīng)用于BackBone主干網(wǎng)絡(luò)，另一種CSP_2X結(jié)構(gòu)則應(yīng)用于Neck中。

Focus結(jié)構(gòu)

Focus結(jié)構(gòu)，在Yolov3&Yolov4中并沒有這個結(jié)構(gòu)，其中比較關(guān)鍵是切片操作。

比如上圖的切片示意圖，的圖像切片后變成的特征圖。

以Yolov5s的結(jié)構(gòu)為例，原始的圖像輸入Focus結(jié)構(gòu)，采用切片操作，先變成的特征圖，再經(jīng)過一次32個卷積核的卷積操作，最終變成的特征圖。

需要注意的是：Yolov5s的Focus結(jié)構(gòu)最后使用了32個卷積核，而其他三種結(jié)構(gòu)，使用的卷積核數(shù)量有所增加。

作者原話：Focus() module is designed for FLOPS reduction and speed increase, not mAP increase.

作用：減少FLOPs，提高速度，對于模型的精度mAP沒有提升。

Neck

Yolov5現(xiàn)在的Neck和Yolov4中一樣，都采用FPN+PAN的結(jié)構(gòu)，但在Yolov5剛出來時，只使用了FPN結(jié)構(gòu)，后面才增加了PAN結(jié)構(gòu)，此外網(wǎng)絡(luò)中其他部分也進行了調(diào)整。

但如上面CSPNet結(jié)構(gòu)中講到，Yolov5和Yolov4的不同點在于：

Yolov4的Neck結(jié)構(gòu)中，采用的都是普通的卷積操作。而Yolov5的Neck結(jié)構(gòu)中，采用借鑒CSPnet設(shè)計的CSP2_X結(jié)構(gòu)，加強網(wǎng)絡(luò)特征融合的能力。

Bounding Box的損失函數(shù)

Yolov5中采用其中的GIOU_Loss做Bounding box的損失函數(shù)。而Yolov4中采用CIOU_Loss作為目標(biāo)Bounding box的損失。

nms非極大值抑制

在目標(biāo)檢測的后處理過程中，針對很多目標(biāo)框的篩選，通常需要nms操作。

因為CIOU_Loss中包含影響因子v，涉及groudtruth的信息，而測試推理時，是沒有g(shù)roundtruth的。

所以Yolov4在DIOU_Loss的基礎(chǔ)上采用DIOU_nms的方式，而Yolov5中采用加權(quán)nms的方式。

采用DIOU_nms，對于遮擋問題，檢出效果有所提升。

在回歸框的損失函數(shù)和使用NMS刪除冗余預(yù)選框上，YOLOv4使用的方法要比v5的方法更有優(yōu)勢。

參考鏈接

1. https://www.yuque.com/darrenzhang/cv/tg215h
2. http://arxiv.org/abs/2004.10934
3. https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/106246625
4. https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380
5. https://www.zhihu.com/question/399884529

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