请问使用Yolo v4进行小目标检测时其基本参数应该如何修改？

Question

1. 小目标检测项目，对无人机视频进行行人以及自行车骑行者进行检测，无人机高度在70到100米，检测目标很小，特别是行人，整体上接近一个很小的圆。
2. 想请教一下该如何调整基础参数，如stride，layers等，可以使检测效果更好。
3. 另外还想问一下除了修改基础参数外，有什么技巧同样能够提升小目标检测的效果，比如如何对网络结构进行调整。

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

要提高YOLOv4在小目标检测中的性能，可以尝试以下方法：

1. 增加特征融合：在训练阶段，可以考虑将多个不同尺度的特征层（如SPP、FPN）结合在一起，以获得更丰富的特征信息。这有助于识别更小的目标。

model = Darknet('yolov4.cfg')
# 加载模型权重
model.load_weights('yolov4.weights')

# 将特征融合层添加到网络中
model.add(Conv2D(512, (3, 3), padding='same', activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

1. 改变损失函数和优化器：YOLOv4使用交叉熵作为损失函数，但也可以尝试其他损失函数，例如Focal Loss或Dice Loss，它们可能更适合小目标检测任务。同时，可以选择不同的优化器，如SGD、Adam或RMSprop等。

model.compile(optimizer=Adam(lr=1e-4),
              loss='focal_loss',
              metrics=['accuracy'])

1. 增加数据增强：通过数据增强技术（如旋转、缩放、翻转等），可以增加训练集的数据量，从而提高模型的泛化能力。此外，可以通过随机裁剪、随机填充等方式来减少过拟合的风险。

data_augmentation = DataAugmentation()
data_augmentation.fit(model.input)

1. 调整模型架构：根据具体情况进行网络结构调整。例如，可以尝试使用ResNet、VGG或Inception等预训练模型作为特征提取层，或者在某些部分引入更深的残差块。

base_model = resnet50(weights='imagenet')
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(512, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='sigmoid')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

1. 使用适当的超参数搜索：可以使用网格搜索或其他超参数优化算法，找到最优的模型参数组合。这可以帮助你发现哪些参数对小目标检测效果影响最大。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
    'epochs': [10],
    'batch_size': [8],
    'optimizer': ['sgd'],
    'loss': ['categorical_crossentropy']
}

grid_search = GridSearchCV(estimator=model,
                           param_grid=param_grid,
                           cv=3,
                           scoring='accuracy')
grid_search.fit(train_images, train_labels)

best_params = grid_search.best_params_
print("Best parameters found: ", best_params)

1. 评估与验证：在训练过程中定期评估模型性能，并使用验证集检查模型的泛化能力。如果发现模型在验证集上的性能不佳，可以尝试调整模型架构、优化器、学习率或数据增强策略。

history = model.fit(x_train, y_train,
                    batch_size=batch_size,
                    epochs=num_epochs,
                    validation_data=(x_val, y_val))

请注意，这些示例代码仅为指导性建议，实际应用时应根据具体情况调整。