由于最近需要对YOLOX的理论部分进行深入的理解，因此我需要查看YOLOX的相关论文，但YOLOX是最近新出的目标检测算法，但我发现我无法查看YOLOX相关的见刊论文，因此我只能好好深入理解它的原始论文。但我的理解可能比较浅薄，希望各位大佬在查看这篇文章的时候可以及时纠正我的错误。
以下是旷视科技所提供的YOLOX的GitHub开源代码：
Pytorch版：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
MegEngine版：https://github.com/MegEngine/YOLOX
原始论文地址：
https://arxiv.org/abs/2107.08430
从GitHub上面可以看到YOLOX的简单说明：
从这里可以看出，YOLOX是一个高性能的anchor-free版本，它超过了YOLOv3到YOLOv5，并且支持MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn和OpenVINO，为大家提供了加速和部署的支持。
在原始论文的题目可以看出，YOLOX在2021年超过了所有YOLO系列的版本：
下面就开始对YOLOX原始论文进行解读：
在这篇文章的最前面，可以看到左边这个图：
这个图对比了不同模型的精度以及速度，我们可以看到越往左上角的线是越好的。显然左上角的YOLOX-L和YOLOv5-L相比，YOLOX-L的性能更好，它的性能远远超过EfficientDet。
接下来，我们来看右边这幅图：
右边这幅图是对小模型的比较（YOLOX-S、YOLOX-Tiny和YOLOX-Nano）
这里我们可以看到，YOLOX-Nano是最快的一个模型，它比NanoDet所得到的AP值更高，而模型的参数量相当。
下面来看文章的摘要：
从这里可以看到，他们把YOLO的检测器转换成一个anchor-free的方式，并且采用了其他先进的技术，包括decoupled head（解耦头）、leading label assignment strategy SimOTA（领先的标签分配策略，SimOTA）。
接着介绍了它的性能表现：
这里介绍了它和小模型NanoDet的对比，特别是提到它的AP增加了1.8%，大模型对比了YOLOv5-L，它的AP也提高了1.8%。并且使用大模型（YOLOX-L）获得了一个比赛的第一名。
接下来，这里提到了YOLOX支持ONNX、TensorRT、ncnn和OpenVINO还有代码的开源地址。
下面是论文的引言部分：
这里作者提到YOLO系列是比较好的追求最优的速度和精度权衡，这样比较适合实时应用。
尽管YOLO系列表现很好，但是过去两年目标检测在学术界有新的进展，其中在anchor-free检测器、先进的标签分配策略（advanced label assignment strategy）和end-to-end（NMS-free） detectors（不需要非极大抑制的候处理），但是这样先进的进展并没有整合到YOLO系列的家族里面。
所以作者希望把这些进展整合到YOLO系列中：
YOLOX把YOLOv3作为一个起点（也就是采用YOLOv3-SPP（SPP：空间金字塔池化）作为默认的YOLOv3版本），并在此基础上进行改进：
下面作者介绍了相对YOLOv3性能的提升，YOLOX相对YOLOv3（使用同样的主干特征提取网络DarkNet53）在COCO数据集上可以达到47.3%（提高3%）：
下面是相对于YOLOv5的对比，相比YOLOv5-L上有1.8%AP的提升,在小模型上，YOLOX-Nano（参数量0.91M的参数和1.08G的FLOPs），对比YOLOv4-Tiny和NanoDet分别有10%和1.8%AP的提升。
下面开始介绍YOLOX-DarkNet53
作者选用了YOLOv3的DarkNet53作为基线，以下是YOLOv3论文中的DarkNet53网络结构图：
以下是实现的细节：它的训练设置是这样的，为了对比不同的性能，不同的模型都在coco数据集上使用了300代的训练，并且使用5代的warm-up。
其使用了SGD优化器来训练。最初的学习率是0.01，采用了cos学习率方案。
接着是weight decay和SDG momentum的设置。同时设置batch size为128在8个GPU上面。接着在一个Tesla显卡上采用16位浮点精度和batch为1。
下面介绍了YOLOv3的基线：
也就是DarkNet53主干特征提取网络和一个SPP layer（空间金字塔池化模块），它增加了EMA（指数移动平均）的权重更新，cosine的学习率方案，使用了IoU loss和IoU-aware branch。
对于类别（cls）和目标（obj）使用了BCE loss（二元交叉熵损失函数），对于reg回归（branch）使用了IoU loss，也就是在在YOLOv3的基础上进行这些改进。
对于数据增强，它使用了only conduct RandomHorizontalFlip, ColorJitter 和multi-scale for data augmentation ，但是并没有采用RandomResizedCrop策略，这些策略就是作者所采用YOLOv3的基线。
下面介绍decoupled head（解耦头）：
具体就是把分类（classification）和回归（regression）解耦，因为分类和回归是有一定的冲突。
下面这幅图对比了YOLOv3到YOLOv5的Coupled head和YOLOX的Decoupled head：
这幅图可以看到YOLOX把分类和回归分成两个branch，并且还增加了IoU计算的分支。
这里作者又强调了使用Decoupled head方式的原因：1、可以提高训练的收敛速度2、如果想做end-to-end的版本，也就是不采用非极大抑制候处理的话，那么Decoupled head是比较方便的。
表1中也对比了Coupled head和Decoupled head，对于Vanilla YOLO（YOLOv3的基线）,可以看到Decoupled head比Coupled head有提高，提高到39.6%AP，如果采用end-to-end YOLO，Decoupled head比Coupled head性能也有提升。如果使用end-to-end YOLO，会比使用Vanilla YOLO性能会降低，Decoupled head相比Coupled head会降低更少。
这里可以看到采用Decoupled head可以提升1.1毫秒的处理速度的增加：
接下来我们再看一下这个对比图，Decoupled head会先通过1×1的卷积把前面的特征图的通道变为256，然后再经过2个3×3的卷积层，接着再经过1×1的卷积层，分别到分类检测头和回归检测头，同时再回归这个分支还增加了IoU分支。
从图3我们可以看到，在训练时，Decoupled head比YOLO head的收敛更快，并且最终的性能也有所提高。
接下来作者介绍了比较强的数据增强，作者采用了Mosaic和MixUp两种数据增强的策略。
Mosaic是YOLOv3所采用的数据增强的方式。
MixUp数据增强方式（将其他图和原图混合在一起，并且标签也混合在一起）：
Mosaic数据增强方式（四张图拼接成一张图）：
下面介绍Anchor-free（不采用矛框的机制），YOLOv4和YOLOv5都是基于Anchor的策略，但是基于Anchor的机制有不少的问题：首先，这个Anchor的大小应该怎么选择呢？可以采用聚类分析的方法，在训练之前得到比较好的Anchor，但是这些聚类的Anchor没有通用性。
第二，Anchor机制增加了检测头的复杂度，并且对每一个图片也增加了预测的数量。
最近2年，Anchor-free的检测器有比较快的发展，Anchor-free可以减少设计的参数。
如果把YOLO转换成Anchor-free的方式，并不复杂。这里是预测4个值，但是它不少上下左右的值，而是相对于左上角的两个偏移值，还有整个预测边界框的高度和宽度。
另外作者还采用了Muti positives，Anchor-free它可以只选择一个正样本（每个目标的中心位置作为正样本），这样就忽略了其他高质量的预测了，所以作者不是只用了一个正样本点，而是采用了3×3的区域作为正样本，不是一个点作为正样本，在FCOS算法中称为center sampling。
下面介绍SimOTA（用于标签分配）
具体讲解可以查看如下文章：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/394392992
https://zhuanlan.zhihu.com/p/395610228
https://blog.csdn.net/weixin_45074568/article/details/120371817
作者没有采用Sinkhorn-Knopp算法，而是动态的top-k start-egy（称为SimOTA），以此来得到近似的解决方案。如果要使用Sinkhorn-Knopp算法的话，在训练时会增加百分之25的训练时间，对于训练300代来说是比较贵的。
接下来介绍SimOTA所采用的prediction-gt 之间这种成对的代价，是采用如下公式来进行计算。
这个公式前面这一项是计算分类损失，λ是一个平衡因子，λ再乘上回归损失。
SimOTA可以减少训练的时间同时避免了SK算法中需要确定的额外的超参。
End-to-end YOLO（端到端，没有非极大抑制候处理的方法），对性能会有一定的降低。
从表2可以看出各个方法使用对AP的影响（与YOLOv3的对比）。
如果采用YOLOv5的话：
论文也做出了对比（每个版本都比YOLOv5的性能要好）：
下面是小模型的对比（Tiny和Nano）：
可以看出YOLOX小模型的版本也比其他小模型要好：
下面介绍了模型大小和数据增强的相互影响：
这里可以看到如果Nano模型同时使用了两种数据增强的方法，AP值反而降低了，但是对于大模型YOLOX-L来说不会，说明数据增强方法的使用也需要看具体的模型大小的。
作者这里说明了有些模型还没有进行对比，但是以后可以进行对比。
接着作者提到了在Streaming Perception Challenge比赛中获得了第一名：
这个比赛综合考虑了精度和处理速度，在比赛中采用了YOLOX-L模型和TensorRT的加速。
下面就是论文的结论了：
这篇文章提出了高性能的anchor-free检测器YOLOX，采用的decoupled head（解耦头）、先进的标签分配策略（advanced label assignment strategy）等方法来提高了速度和精度的权衡，并且比其他的YOLO系列有性能的提升。
