前言： 这是2022年第一个关于YOLO的改版，该版本由百度提出，称之为YOLOE，是目前各项指标sota的工业目检测器，性能sota且部署相对友好。
该检测器的设计机制包括：
该团队提供了s/m/l/x模型，YOLOE-l在COCO-Test中mAP达到51.1，在V100上可达71.1FPS，相对于YOLOX-l加速24.96%，mAP提高1.0，使用trt fp16进行推理可达149FPS.
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2203.16250.pdf
代码已开源： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/ppyoloe
目前YOLOX以50.1达到了速度和精度的最佳平衡，V100上测试可达68FPS，是当前YOLO系列网络的集大成者，YOLOX引入了先进的动态标签分配方法，在精度方面显著优于YOLOv5，受到YOLOX的启发，作者进一步优化了之前的工作PP-YOLOv2。在PP-YOLOv2的基础上提出YOLOE，该检测器避免使用deformable convolution和matrix nms等运算操作，能在各种硬件上得到很好的支持。
YOLOE在速度和准确性权衡方面优于YOLOv5和YOLOX。 在640 × 640的分辨率下，YOLOE-l 达到 51.4 mAP，78.1 FPS：
YOLOE借鉴YOLOv5，采用width multiplier和depth multiplier的方式配置，支持TensorRT和ONNX，部署代码开源在PaddleDetection。
YOLOE网络结构：
Anchor-free. YOLOE借鉴FCOS，在每个像素上放置一个锚点，为三个检测头设置上、下边界，将 ground truths分配给相应的特征图。然后，计算 bounding box的中心位置，选择最近的像素点作为正样本。这种方式使模型更快一些，但损失了0.3 AP。
Backbone and Neck. Residual Connections和Dense Connections在现代卷积神经网络中得到了广泛的应用。Residual connections引入了捷径来缓解梯度消失问题，也可以作为一种模型集成方法。Dense Connections聚集了具有不同接受域的中间特征，在目标检测任务中表现出良好的性能。CSPNet利用跨阶段Dense Connections来降低计算负担，在不损失精度的情况下降低计算负担，这种方式在YOLOv4、YOLOv5上被使用，且证明是有效的。受这些工作的启发，作者提出了一种新的RepRes-Block，通过结合Residual Connections和Dense Connections，用于YOLOE的主干和颈部。但作者简化了原始的Block(图3(a))。使用 element-wise Add操作来替换连接操作(图3(b))，这两个操作在某种程度上近似于RMNet。因此，在推理阶段，可以重新参数化为RepResBlock(图3©)。作者使用RepResBlock构建类似于ResNet的网络，称之为CSPRepResNet(图3(d)，ESE制SE注意力模块)。
Task Alignment Learning (TAL). 标签分配是一个重要的问题。YOLOX使用SimOTA作为标签分配策略来提高性能。然而，为了进一步克服分类和定位的错位，在TOOD中提出了Task Alignment Learning，该策略由 dynamic label assignment和task aligned loss组成。通过对齐这两个任务，TAL可以同时获得最高的分类分数和最精确的边界框。
对于task aligned loss，TOOD使用标准化 t t t，即 t ⃗ \vec t t ，以替换损失中的目标。它采用每个实例内最大的IoU作为规范化。该分类的二进制交叉熵(BCE)可以重写为：
L c l s − p o s = ∑ i = 1 N p o s B C E ( p i , t ⃗ i ) L_{cls-pos}=\displaystyle\sum_{i=1}^{N_{pos}}BCE(p_i, \vec t_i) Lcls−pos=i=1∑NposBCE(pi,t i)
Efficient Task-aligned Head (ET-Head). 在目标检测中，分类和定位之间的任务冲突是一个众所周知的问题。YOLOX的解耦头从单级和两级探测器中吸取了教训，并成功地应用于YOLO模型。然而，解耦头可能会使分类和定位任务独立，缺乏任务特定学习。基于TOOD，作者改进了头部，并提出了ET-Head，目标是为了更快更准。如图2所示，作者使用ESE替换TOOD中的层注意力模块，将分类分支的对齐简化，将回归分支替换为Distribution
Focal Loss(DFL)层。通过上述实验，ET-Head在V100上增加了0.9ms。
对于分类任务和定位任务的学习，作者分别选择了Varifocal Loss(VFL)和Distribution focal loss(DFL)。PP-Picodet成功地将VFL和DFL应用于目标探测器中，并获得了性能的提高。VFL与中的Quality Focal Loss(QFL)不同，VFL使用目标评分来衡量正样本的损失权重。
这种实现使得具有高IoU的正样本对损失的贡献相对较大。这也使得模型在训练时更注重高质量的样本，而不是那些低质量的样本。并且两者都用IoU感知的分类评分(IACS)作为预测的目标，这可以有效地得到classification score和localization quality estimation的联合表示，使训练和推理之间具有高度的一致性。
为了解决Bounding Box表示不灵活的问题，作者提出使用一般分布来预测Bounding Box。
L
o
s
s
=
α
.
l
o
s
s
V
F
L
+
β
.
l
o
s
s
G
I
o
U
+
γ
.
l
o
s
s
D
F
L
∑
i
=
1
N
p
o
s
t
⃗
i
Loss=\frac{\alpha.loss_{VFL}+\beta.loss_{GIoU}+\gamma.loss_{DFL}}{\displaystyle\sum_{i=1}^{N_{pos}}\vec t_i}
Loss=i=1∑Npost
iα.lossVFL+β.lossGIoU+γ.lossDFL
t ⃗ \vec t t 表示归一化的目标得分，ET-Head获得了0.5%的AP提升。
总体实验的效果如下，以PP-YOLOv2作为Baseline：
YOLOE在COCO 2017 test-dev上与不同检测器的速性能比较。 标有“+”的结果是相应官方发布的最新结果。 标有“*”是在作者的环境中使用官方代码库和模型进行测试的结果。 速度的默认精度是 FP32（不带 trt）和 FP16（带 trt）。
YOLOE共涉及到了几项改进：
以YOLOE-l为基准，所取得的的效果：
YOLOE-X在640分辨率下mAP达到52.2%
