Gold-YOLO

标题： Gold-YOLO: Efficient Object Detector via Gather-and-Distribute Mechanism

作者： Chengcheng Wang, Wei He, Ying Nie, Jianyuan Guo, Chuanjian Liu, Kai Han, Yunhe Wang

机构： Huawei Noah’s Ark Lab

摘要： Gold-YOLO是一种新型的目标检测模型，旨在解决现有YOLO系列模型在信息融合方面的不足。通过引入一种先进的Gather-and-Distribute（GD）机制，该模型提升了多尺度特征融合能力，并在延迟和准确性之间实现了理想平衡。此外，论文首次在YOLO系列中实现了MAE风格的预训练，进一步提高了模型的收敛速度和准确性。Gold-YOLO-N在COCO val2017数据集上达到了39.9%的AP，以及在T4 GPU上的1030 FPS，性能超过了类似FPS的先前SOTA模型YOLOv6-3.0-N。

1. 工作内容与动机： 动机：提高目标检测模型的信息融合能力，实现高效率和高精度的平衡。 工作：提出了Gold-YOLO模型，该模型通过GD机制增强了特征融合，并引入了MAE风格的预训练。

2. 解决的问题： Gold-YOLO旨在解决现有YOLO系列模型在特征信息融合和传输过程中存在的信息损失问题。

3. 新问题： 是的，通过GD机制改进特征融合并结合MAE预训练，这是一个新的问题解决方案。

4. 科学假设： 假设通过GD机制可以实现更有效的特征融合，并且MAE风格的预训练可以提升模型性能。

5. 相关研究：

• 实时目标检测器：YOLO系列模型的发展，如YOLOv1-v8，YOLOX，PPYOLOE等。

• 基于Transformer的目标检测：如DETR，Deformable DETR，DINO等。

• 多尺度特征的目标检测：FPN，PANet，BiFPN等。 相关研究员包括YOLO系列的开发者，以及在Transformer和多尺度特征融合方面有贡献的研究者。

6. 解决方案的关键：

• Gather-and-Distribute（GD）机制：通过卷积和自注意力操作实现全局特征融合。

• MAE风格的预训练：提高了模型的收敛速度和准确性。

7. 实验设计： 实验在Microsoft COCO数据集上进行，使用COCO AP指标评估模型性能。实验包括不同模型尺寸的Gold-YOLO变体，并与其他YOLO系列模型进行比较。

8. 数据集与代码： 使用的数据集是Microsoft COCO。代码已在GitHub和Gitee上开源。

9. 实验结果： Gold-YOLO在COCO数据集上取得了优异的性能，实验结果支持了提出的科学假设。

10. 论文贡献：

• 提出了一种新的GD机制，增强了目标检测模型的多尺度特征融合能力。

• 首次在YOLO系列中引入MAE风格的预训练，提高了模型性能。

• Gold-YOLO在准确性和效率上都取得了显著提升。

11. 下一步工作：

• 探索GD机制在其他视觉任务中的应用。

• 进一步优化模型结构，以适应不同的硬件平台和实际应用需求。

• 研究如何减少模型的计算复杂度，提高模型的实用性和可部署性。

---

这个图表展示了在Tesla T4 GPU上使用TensorRT 7和TensorRT 8进行测试的多种高效目标检测模型的性能对比。图表中比较了不同模型在COCO数据集上的平均精度（AP）和吞吐量（FPS）。以下是对图表内容的详细分析：

图表内容

(a) TensorRT 7, FP16 Throughput (FPS), BS=32

• 横轴（X轴）：吞吐量（FPS），表示每秒处理的帧数。

• 纵轴（Y轴）：COCO平均精度（AP），表示模型在COCO数据集上的检测精度。

• 模型：包括YOLOv4、YOLOv4-CSP、YOLOv4x-mish、YOLOv4-P5、YOLOv4-P6、YOLOv4-P7、YOLOv5、YOLOv3等。

(b) TensorRT 8, FP16 Throughput (FPS), BS=32

• 横轴（X轴）：吞吐量（FPS），表示每秒处理的帧数。

• 纵轴（Y轴）：COCO平均精度（AP），表示模型在COCO数据集上的检测精度。

• 模型：包括YOLOv4、YOLOv4-CSP、YOLOv4x-mish、YOLOv4-P5、YOLOv4-P6、YOLOv4-P7、YOLOv5、YOLOv3等。

性能分析

TensorRT 7 vs TensorRT 8

• 吞吐量：在TensorRT 8上，所有模型的吞吐量（FPS）普遍高于TensorRT 7，说明TensorRT 8在处理速度上有显著提升。

• 平均精度（AP）：在两种TensorRT版本上，模型的平均精度（AP）基本保持一致，说明TensorRT版本的升级主要提升了处理速度，而对检测精度影响不大。

模型对比

• YOLOv4-P7：在两种TensorRT版本上，YOLOv4-P7的平均精度（AP）最高，但吞吐量较低，适用于对精度要求高的应用场景。

• YOLOv4：在两种TensorRT版本上，YOLOv4的平均精度（AP）和吞吐量（FPS）表现均衡，适用于对精度和速度均有要求的应用场景。

• YOLOv5：在两种TensorRT版本上，YOLOv5的吞吐量（FPS）较高，但平均精度（AP）略低，适用于对速度要求高的应用场景。

• YOLOv3：在两种TensorRT版本上，YOLOv3的吞吐量（FPS）最高，但平均精度（AP）最低，适用于对速度要求极高但精度要求不高的应用场景。

结论

• TensorRT 8：显著提升了所有模型的处理速度（FPS），适用于需要高吞吐量的应用场景。

• 模型选择：根据具体应用场景的需求选择合适的模型：

  • 对精度要求高：选择YOLOv4-P7。

  • 对精度和速度均有要求：选择YOLOv4。

  • 对速度要求高：选择YOLOv5。

  • 对速度要求极高但精度要求不高：选择YOLOv3。

总结 这张图表通过对比不同模型在两种TensorRT版本上的性能，展示了TensorRT 8在处理速度上的显著提升，并提供了不同模型在精度和速度上的权衡，帮助用户根据具体需求选择合适的目标检测模型。

---

这张图展示了Gold-YOLO网络模型的结构。以下是对该模型结构的详细分析：

模型结构分析

Backbone

• 功能：主干网络（Backbone）负责提取输入图像的基本特征。

• 输入：原始图像。

• 输出：多尺度特征图，这些特征图将被传递到后续的网络模块中。

Neck

• 功能：Neck部分用于进一步处理和融合来自Backbone的特征图，以生成更具判别力的特征。

• 模块：

  • Low-IFM（Low-level Intermediate Feature Map）：处理低层特征图。

  • High-IFM（High-level Intermediate Feature Map）：处理高层特征图。

  • Low-FAM（Low-level Feature Aggregation Module）：聚合低层特征。

  • High-FAM（High-level Feature Aggregation Module）：聚合高层特征。

  • Low-GD（Low-level Global Descriptor）：生成低层全局描述符。

  • High-GD（High-level Global Descriptor）：生成高层全局描述符。

Inject

• 功能：注入模块（Inject）用于在不同层级的特征图之间进行信息传递和融合。

• 连接：注入模块将不同层级的特征图（如B2, B3, B4, B5和P3, P4, P5, N3, N4, N5）进行连接和融合，以增强特征表达能力。

Head

• 功能：Head部分负责最终的目标检测任务，包括边界框回归和类别预测。

• 输入：来自Neck部分的融合特征图。

• 输出：检测结果，包括目标的类别和位置。

主要特点

1. 多尺度特征融合：通过Low-IFM和High-IFM模块处理不同层级的特征图，并通过Low-FAM和High-FAM模块进行特征聚合，增强了多尺度特征的表达能力。

2. 全局描述符：Low-GD和High-GD模块生成的全局描述符有助于捕捉全局上下文信息，提升检测精度。

3. 注入模块：Inject模块在不同层级的特征图之间进行信息传递和融合，进一步增强了特征表达能力。

结论

• Gold-YOLO：通过引入多尺度特征融合、全局描述符和注入模块，Gold-YOLO在特征表达和目标检测性能上有显著提升。

• 应用场景：适用于需要高精度目标检测的应用场景，如自动驾驶、监控等。

总结 Gold-YOLO网络模型通过多尺度特征融合、全局描述符和注入模块的设计，增强了特征表达能力和目标检测性能，适用于对检测精度要求较高的应用场景。

---

这张图展示了传统Neck结构与改进Neck结构的对比，以及AblationCAM可视化结果。以下是对网络结构和输入输出流程的详细分析：

图表内容

(a) 传统Neck结构

• 结构：传统Neck结构通过多层特征图的融合来增强特征表达能力。

  • Level-1：第一层特征图。

  • Level-2：第二层特征图。

  • Level-3：第三层特征图。

  • Fuse：融合模块，用于将不同层级的特征图进行融合。

• 流程：

  1. 输入：来自Backbone的多层特征图（Level-1, Level-2, Level-3）。

  2. 融合：通过Fuse模块将不同层级的特征图进行融合。

  3. 输出：融合后的特征图，传递给后续的Head部分进行目标检测。

(b) 传统Neck的AblationCAM可视化

• 功能：AblationCAM用于可视化模型对输入图像的关注区域。

• 结果：传统Neck结构的可视化结果显示，模型对输入图像的关注区域较为分散，特征表达能力有限。

(c) 改进Neck的AblationCAM可视化

• 功能：改进Neck结构通过更有效的特征融合和信息传递，增强了模型的特征表达能力。

• 结果：改进Neck结构的可视化结果显示，模型对输入图像的关注区域更加集中，特征表达能力显著提升。

输入输出流程

传统Neck结构

1. 输入：来自Backbone的多层特征图（Level-1, Level-2, Level-3）。

2. 特征融合：通过Fuse模块将不同层级的特征图进行融合。

3. 输出：融合后的特征图，传递给后续的Head部分进行目标检测。

改进Neck结构

1. 输入：来自Backbone的多层特征图。

2. 特征处理：改进Neck结构通过更复杂的特征处理和融合机制，增强特征表达能力。

3. 输出：处理后的特征图，传递给后续的Head部分进行目标检测。

主要区别

• 特征融合：传统Neck结构通过简单的Fuse模块进行特征融合，而改进Neck结构可能引入了更复杂的特征处理和融合机制。

• 特征表达能力：改进Neck结构在特征表达能力上显著提升，使得模型对输入图像的关注区域更加集中，检测性能更好。

结论

• 传统Neck结构：通过简单的特征融合机制增强特征表达能力，但在复杂场景下可能表现有限。

• 改进Neck结构：通过更复杂的特征处理和融合机制，显著提升了特征表达能力和检测性能。

总结 这张图通过对比传统Neck结构和改进Neck结构的AblationCAM可视化结果，展示了改进Neck结构在特征表达能力和检测性能上的显著提升。改进Neck结构通过更复杂的特征处理和融合机制，使得模型对输入图像的关注区域更加集中，适用于对检测精度要求较高的应用场景。

---

这张图展示了Gold-YOLO网络中的低级和高级“Gather-and-Distribute”结构。以下是对网络结构和输入输出流程的详细分析：

图表内容

(a) 低级“Gather-and-Distribute”分支

• 模块：

  • Bilinear：双线性插值模块，用于调整特征图的尺寸。

  • Low-FAM（Low-stage Feature Alignment Module）：低级特征对齐模块，用于对齐不同层级的特征图。

  • Low-IFM（Low-stage Information Fusion Module）：低级信息融合模块，用于融合低级特征图。

  • Low-GD（Low-stage Gather-and-Distribute）：低级收集和分发模块，用于收集和分发低级特征信息。

• 流程：

  1. 输入：来自不同层级的特征图（B2, B3, B4, B5）。

  2. Bilinear：通过双线性插值调整特征图的尺寸。

  3. Low-FAM：对齐不同层级的特征图。

  4. Low-IFM：融合低级特征图。

  5. Low-GD：收集和分发低级特征信息。

  6. 输出：融合后的低级特征图，传递给后续模块。

(b) 高级“Gather-and-Distribute”分支

• 模块：

  • Bilinear：双线性插值模块，用于调整特征图的尺寸。

  • High-FAM（High-stage Feature Alignment Module）：高级特征对齐模块，用于对齐不同层级的特征图。

  • High-IFM（High-stage Information Fusion Module）：高级信息融合模块，用于融合高级特征图。

  • High-GD（High-stage Gather-and-Distribute）：高级收集和分发模块，用于收集和分发高级特征信息。

  • Multi-head Attention：多头注意力机制，用于增强特征表达能力。

  • Feed-forward：前馈网络，用于进一步处理特征图。

• 流程：

  1. 输入：来自不同层级的特征图（N3, N4, N5）。

  2. Bilinear：通过双线性插值调整特征图的尺寸。

  3. High-FAM：对齐不同层级的特征图。

  4. High-IFM：融合高级特征图。

  5. Multi-head Attention：通过多头注意力机制增强特征表达能力。

  6. Feed-forward：通过前馈网络进一步处理特征图。

  7. High-GD：收集和分发高级特征信息。

  8. 输出：融合后的高级特征图，传递给后续模块。

输入输出流程

低级“Gather-and-Distribute”分支

1. 输入：来自不同层级的特征图（B2, B3, B4, B5）。

2. 特征对齐：通过Bilinear和Low-FAM模块对齐特征图。

3. 特征融合：通过Low-IFM模块融合特征图。

4. 特征收集和分发：通过Low-GD模块收集和分发特征信息。

5. 输出：融合后的低级特征图，传递给后续模块。

高级“Gather-and-Distribute”分支

1. 输入：来自不同层级的特征图（N3, N4, N5）。

2. 特征对齐：通过Bilinear和High-FAM模块对齐特征图。

3. 特征融合：通过High-IFM模块融合特征图。

4. 特征增强：通过Multi-head Attention和Feed-forward模块增强特征表达能力。

5. 特征收集和分发：通过High-GD模块收集和分发特征信息。

6. 输出：融合后的高级特征图，传递给后续模块。

主要特点

• 多层次特征对齐和融合：通过Low-FAM和High-FAM模块对齐不同层级的特征图，通过Low-IFM和High-IFM模块融合特征图。

• 多头注意力机制：在高级分支中引入多头注意力机制，增强特征表达能力。

• 特征收集和分发：通过Low-GD和High-GD模块收集和分发特征信息，确保特征信息的有效传递。

结论

• 低级分支：主要处理低级特征图，通过特征对齐和融合增强特征表达能力。

• 高级分支：主要处理高级特征图，通过多头注意力机制和前馈网络进一步增强特征表达能力。

总结 这张图展示了Gold-YOLO网络中的低级和高级“Gather-and-Distribute”结构，通过多层次特征对齐和融合、多头注意力机制和特征收集与分发模块，显著增强了特征表达能力和目标检测性能。低级分支和高级分支分别处理不同层级的特征图，确保特征信息的有效传递和融合。

---

这张图展示了Gold-YOLO网络中的信息注入模块（Information Injection Module）和轻量级相邻层融合模块（Lightweight Adjacent Layer Fusion Module, LAF）。以下是对网络结构和输入输出流程的详细分析：

图表内容

(a) 信息注入模块（Information Injection Module）

• 模块：

  • Inject：注入模块，用于将外部信息注入到特征图中。

  • RepConv-blocks：重复卷积块，用于特征提取和增强。

  • avgpool/bilinear：平均池化或双线性插值，用于调整特征图的尺寸。

  • Sigmoid：Sigmoid激活函数，用于归一化特征图。

  • Conv 1x1：1x1卷积，用于特征压缩和通道数调整。

  • x_local：局部特征图。

  • x_global：全局特征图。

• 流程：

  1. 输入：局部特征图（x_local）和全局特征图（x_global）。

  2. 注入：通过Inject模块将外部信息注入到特征图中。

  3. 特征提取：通过RepConv-blocks进行特征提取和增强。

  4. 特征调整：通过avgpool或bilinear调整特征图的尺寸。

  5. 激活：通过Sigmoid激活函数归一化特征图。

  6. 特征压缩：通过1x1卷积进行特征压缩和通道数调整。

  7. 输出：处理后的特征图，传递给后续模块。

(b) 轻量级相邻层融合模块（Lightweight Adjacent Layer Fusion Module, LAF）

• 模块：

  • LAF Low-stage：低级相邻层融合模块。

    • avgpool：平均池化，用于特征图尺寸调整。

    • Conv 1x1：1x1卷积，用于特征压缩和通道数调整。

    • bilinear：双线性插值，用于特征图尺寸调整。

  • LAF High-stage：高级相邻层融合模块。

    • avgpool：平均池化，用于特征图尺寸调整。

    • Conv 1x1：1x1卷积，用于特征压缩和通道数调整。

    • bilinear：双线性插值，用于特征图尺寸调整。

• 流程：

  1. 输入：来自不同层级的特征图（B_{n-1}, B_n, P_{n-1}, P_n）。

  2. 特征调整：通过avgpool和bilinear调整特征图的尺寸。

  3. 特征压缩：通过1x1卷积进行特征压缩和通道数调整。

  4. 输出：融合后的特征图，传递给后续模块。

输入输出流程

信息注入模块

1. 输入：局部特征图（x_local）和全局特征图（x_global）。

2. 信息注入：通过Inject模块将外部信息注入到特征图中。

3. 特征提取和增强：通过RepConv-blocks进行特征提取和增强。

4. 特征调整：通过avgpool或bilinear调整特征图的尺寸。

5. 激活和压缩：通过Sigmoid激活函数归一化特征图，并通过1x1卷积进行特征压缩和通道数调整。

6. 输出：处理后的特征图，传递给后续模块。

轻量级相邻层融合模块

1. 输入：来自不同层级的特征图（B_{n-1}, B_n, P_{n-1}, P_n）。

2. 特征调整：通过avgpool和bilinear调整特征图的尺寸。

3. 特征压缩：通过1x1卷积进行特征压缩和通道数调整。

4. 输出：融合后的特征图，传递给后续模块。

主要特点

• 信息注入：通过Inject模块将外部信息注入到特征图中，增强特征表达能力。

• 特征提取和增强：通过RepConv-blocks进行特征提取和增强。

• 轻量级融合：通过LAF模块进行低级和高级特征图的轻量级融合，确保特征信息的有效传递和融合。

结论

• 信息注入模块：通过信息注入、特征提取和增强、特征调整和压缩，增强了特征表达能力。

• 轻量级相邻层融合模块：通过轻量级的特征调整和压缩，实现了低级和高级特征图的有效融合。

总结 这张图展示了Gold-YOLO网络中的信息注入模块和轻量级相邻层融合模块，通过信息注入、特征提取和增强、特征调整和压缩，显著增强了特征表达能力和目标检测性能。信息注入模块和轻量级相邻层融合模块分别处理不同层级的特征图，确保特征信息的有效传递和融合。

---

这张图展示了不同YOLO版本（YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8）和Gold-YOLO在目标检测任务中的类激活图（Class Activation Map, CAM）可视化结果。以下是对图表的详细分析：

主要特点

• 类激活图（CAM）：CAM可视化结果展示了网络在图像中关注的区域。红色区域表示网络高度关注的区域，蓝色区域表示网络较少关注的区域。

• 不同网络的比较：通过比较不同YOLO版本和Gold-YOLO的CAM可视化结果，可以观察到各个网络在目标检测任务中的表现差异。

输入输出流程

1. 输入：原始图像（来自COCO数据集）。

2. 处理：通过不同版本的YOLO网络（YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8）和Gold-YOLO网络进行处理，生成类激活图（CAM）。

3. 输出：每个网络的CAM可视化结果，展示网络在图像中关注的区域。

观察与分析

• YOLOv5-N：在大多数图像中，YOLOv5-N能够较好地关注到目标区域，但在某些复杂场景中可能存在误检或漏检。

• YOLOv6-N：YOLOv6-N在目标区域的关注度较高，但在某些图像中可能存在较多的背景干扰。

• YOLOv7-T：YOLOv7-T在目标区域的关注度较为集中，但在某些图像中可能存在较大的误差。

• YOLOv8-N：YOLOv8-N在目标区域的关注度较高，且在复杂场景中的表现较为稳定。

• Gold-YOLO-N：Gold-YOLO-N在所有图像中均表现出较高的目标区域关注度，且在复杂场景中的表现优于其他YOLO版本。

结论

• Gold-YOLO-N：在所有测试图像中，Gold-YOLO-N的CAM可视化结果显示其在目标检测任务中具有更高的准确性和鲁棒性。它能够更好地关注到目标区域，并在复杂场景中表现出色。

• 其他YOLO版本：虽然各个YOLO版本在目标检测任务中均表现出一定的能力，但在某些复杂场景中可能存在误检或漏检的情况。

总结 这张图通过类激活图（CAM）可视化结果展示了不同YOLO版本和Gold-YOLO在目标检测任务中的表现。Gold-YOLO-N在所有测试图像中均表现出较高的目标区域关注度和鲁棒性，优于其他YOLO版本。通过这种可视化方法，可以直观地观察到各个网络在图像中关注的区域，从而评估其在目标检测任务中的表现。

---

这张图展示了不同YOLO版本（YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8）和Gold-YOLO在目标检测任务中的类激活图（Class Activation Map, CAM）可视化结果。以下是对图表的详细分析：

图表内容

主要特点

• 类激活图（CAM）：CAM可视化结果展示了网络在图像中关注的区域。红色区域表示网络高度关注的区域，蓝色区域表示网络较少关注的区域。

• 不同网络的比较：通过比较不同YOLO版本和Gold-YOLO的CAM可视化结果，可以观察到各个网络在目标检测任务中的表现差异。

输入输出流程

1. 输入：原始图像（来自COCO数据集）。

2. 处理：通过不同版本的YOLO网络（YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8）和Gold-YOLO网络进行处理，生成类激活图（CAM）。

3. 输出：每个网络的CAM可视化结果，展示网络在图像中关注的区域。

观察与分析

• YOLOv5-N：在大多数图像中，YOLOv5-N能够较好地关注到目标区域，但在某些复杂场景中可能存在误检或漏检。

• YOLOv6-N：YOLOv6-N在目标区域的关注度较高，但在某些图像中可能存在较多的背景干扰。

• YOLOv7-T：YOLOv7-T在目标区域的关注度较为集中，但在某些图像中可能存在较大的误差。

• YOLOv8-N：YOLOv8-N在目标区域的关注度较高，且在复杂场景中的表现较为稳定。

• Gold-YOLO-N：Gold-YOLO-N在所有图像中均表现出较高的目标区域关注度，且在复杂场景中的表现优于其他YOLO版本。

结论

• Gold-YOLO-N：在所有测试图像中，Gold-YOLO-N的CAM可视化结果显示其在目标检测任务中具有更高的准确性和鲁棒性。它能够更好地关注到目标区域，并在复杂场景中表现出色。

• 其他YOLO版本：虽然各个YOLO版本在目标检测任务中均表现出一定的能力，但在某些复杂场景中可能存在误检或漏检的情况。

总结 这张图通过类激活图（CAM）可视化结果展示了不同YOLO版本和Gold-YOLO在目标检测任务中的表现。Gold-YOLO-N在所有测试图像中均表现出较高的目标区域关注度和鲁棒性，优于其他YOLO版本。通过这种可视化方法，可以直观地观察到各个网络在图像中关注的区域，从而评估其在目标检测任务中的表现。