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Update yolov6_description.md (#611) 

* Update yolov6_description.md

* Fix lint

* update

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Co-authored-by: huanghaian <huanghaian@sensetime.com>
pull/615/head^2
Tianlong Ai 2023-03-02 14:17:38 +08:00 committed by GitHub
parent 4faea33ab5
commit 414deaea9a
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
1 changed files with 3 additions and 3 deletions
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docs/zh_cn/recommended_topics/algorithm_descriptions/yolov6_description.md
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@ -63,7 +63,7 @@ YOLOv6 目标检测算法中使用的数据增强与 YOLOv5 基本一致，唯
关于每一个增强的详细解释，详情请看 [YOLOv5 数据增强模块](yolov5_description.md)
另外，YOLOv6 参考了 YOLOX 的数据增强方式，分为 2 钟增强方法组，一开始和 YOLOv5 一致，但是在最后 15 个 epoch 的时候将 `Mosaic` 使用 `YOLOv5KeepRatioResize` + `LetterResize` 替代了，个人感觉是为了拟合真实情况。
另外，YOLOv6 参考了 YOLOX 的数据增强方式，分为 2 种增强方法组，一开始和 YOLOv5 一致，但是在最后 15 个 epoch 的时候将 `Mosaic` 使用 `YOLOv5KeepRatioResize` + `LetterResize` 替代了，个人感觉是为了拟合真实情况。
### 1.2 网络结构
@ -334,7 +334,7 @@ def varifocal_loss(pred, target, alpha=0.75, gamma=2.0, iou_weighted=True):
##### SIou Loss
SIoU 损失函数是 [SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression](https://arxiv.org/pdf/2205.12740.pdf)
中提出的度量预测框与 `GT` 的匹配度的指标，由之前的`GIoU`, `CIoU`, `DIoU` 都没有考虑预测框向 `GT`
中提出的度量预测框与 `GT` 的匹配度的指标，由于之前的`GIoU`, `CIoU`, `DIoU` 都没有考虑预测框向 `GT`
框回归的角度，然而角度也确实是回归中一个重要的影响因素，因此提出了全新的`SIoU`。
SIoU 损失主要由四个度量方面组成：
@ -429,7 +429,7 @@ def siou_loss(pred, target, eps=1e-7):
#### Object Loss
在 YOLOv6 中，由于额外的置信度预测头可能与 `Aligned Head` 有所冲突，经实验验证也在不同大小的模型上都有掉点，
在 YOLOv6 中，由于额外的置信度预测头可能与 `Aligned Head` 有所冲突，经实验验证在不同大小的模型上也都有掉点，
所以最后选择弃用 `Objectness` 分支。
### 1.5 优化策略和训练过程