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一、导言

激活函数在目标检测中的作用至关重要,它们主要服务于以下几个关键目的:

  1. 引入非线性:神经网络的基本构建块(如卷积层、全连接层等)本质上是线性变换,而激活函数通过引入非线性,使得网络能够学习和表达更复杂、更丰富的数据特征。这对于目标检测任务尤为重要,因为目标可能出现在图像中的任何位置、大小和姿态,且彼此之间可能有重叠或遮挡,非线性表达能力可以帮助模型更好地理解和区分这些复杂的场景。

  2. 控制梯度流:激活函数的形状影响着反向传播过程中的梯度传递,这对于权重更新和学习过程至关重要。例如,ReLU及其变体(如Leaky ReLU、PReLU、FReLU等)通过在负值区域保持非零斜率,解决了传统ReLU可能导致的“神经元死亡”问题,从而促进了深层网络中的梯度流动。

  3. 增强模型表达能力:特定的激活函数能够提升模型在特定任务上的表现。例如,FReLU(Funnel Activation Function)通过在激活阶段整合空间信息,提高了模型的空间理解能力,这对于目标检测这种需要精确定位的任务非常有利。

  4. 影响计算效率:不同的激活函数具有不同的计算复杂度。在实时目标检测系统如YOLO系列中,选择计算成本低且效果好的激活函数(如ReLU)对于保证模型的运行速度和资源效率是必要的。

  5. 输出范围调整:某些激活函数(如Sigmoid和Softmax)能够将输出限制在特定范围内,这在输出层特别有用,比如将网络输出转化为概率值,便于进行目标类别预测。

综上所述,激活函数不仅决定了神经网络的学习能力,还在很大程度上影响了目标检测模型的精度、训练效率以及最终的检测性能。因此,在设计目标检测网络时,精心选择和设计激活函数是一个重要环节。

二、YOLO训练中常见且有效的激活函数
  1. SiLU (Sigmoid Linear Unit): 也称为Swish,是一种自适应激活函数。SiLU尝试结合了线性变换和sigmoid函数的优点,能够提升模型的非线性表达能力,同时缓解梯度消失问题。

  2. ReLU (Rectified Linear Unit): 是最常用的激活函数之一,当输入为正时,输出等于输入;为负时,输出为0。ReLU解决了sigmoid和tanh函数的梯度饱和问题,加速了神经网络的训练,但在负值区域梯度为0,可能导致“死亡ReLU”现象。

  3. Leaky ReLU: 为了解决ReLU在负值区域梯度消失的问题而提出,即使负输入时函数也有非零斜率,帮助梯度流动。

  4. FReLU (Fractional ReLU): 是ReLU的一个变种,它引入了一个可学习的参数来调整负输入部分的斜率,提供了比Leaky ReLU更灵活的调整能力。

  5. PReLU (Parametric ReLU): 类似于Leaky ReLU,适用于不同层可能需要不同负斜率的情况。

  6. Hardswish: 是MobileNetV3中引入的一种激活函数,试图模仿Swish但计算成本更低。它在移动端设备上表现高效且性能良好。

  7. Mish: 由D. Misra提出,Mish结合了自我门控的性质和ReLU的简单性,被发现能在多种任务上提高模型性能。

  8. ELU (Exponential Linear Unit): 目的是减少ReLU的偏差移位问题并加速学习过程。

  9. CELU (Continuously Differentiable Exponential Linear Unit): 是ELU的一个连续可微分版本,旨在保持ELU的优点同时确保所有点的导数存在,适合需要严格平滑性的应用。

  10. GELU (Gaussian Error Linear Unit): 形式较为复杂,与高斯分布的累积分布函数有关。GELU在Transformer等模型中表现优秀,因为它能更好地匹配神经网络中权重初始化的分布。

  11. SELU (Scaled Exponential Linear Unit): 设计用于自归一化神经网络,SELU旨在确保网络的输出具有零均值和单位方差,从而简化训练过程中的归一化需求。

需要注意的是,YOLOv7、YOLOv5项目采用的默认激活函数为SiLU,而YOLOv7-tiny项目采用的激活函数为LeakyReLU,ResNet系列采用的激活函数则为ReLU,选择何种激活函数为自己的Baseline需要先查阅相关论文再下判断,以此为改进的对照方可得出结果。

同时,YOLOv5/v7的激活函数一般在models/activations.py下

三、YOLOv7-tiny改进工作

了解二后,在YOLOv7项目文件下的models文件夹下的common.py,采用ctrl+F搜索如下代码。

self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())

将其替换为二的激活函数即可。

四、YOLOv7改进工作

了解二后,在YOLOv7项目文件下的models文件夹下的common.py,采用ctrl+F搜索如下代码。

self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())

将其替换为二的激活函数即可。

五、YOLOv5改进工作

了解二后,在YOLOv5项目文件下的models文件夹下的common.py,采用ctrl+F搜索如下代码。

self.act = nn.SiLU() if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())

将其替换为二的激活函数即可。

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