YOLOX与YOLOv5网络结构差异: 解耦检测头如何提升收敛速度

YOLOX和YOLOv5在网络结构上的主要区别在于它们的检测头（head）部分。YOLOv5（以及之前的YOLO算法）使用一个1x1卷积层来实现检测头，该卷积层同时预测类别分数、边界框回归参数以及目标可信度（objectness）。这种方式被称为耦合的检测头（coupled detection head）。

然而，YOLOX的作者认为，耦合的检测头会对网络性能产生负面影响。他们提出，将耦合的检测头替换为解耦的检测头（decoupled detection head）可以大幅提升网络的收敛速度。解耦检测头将类别分数、边界框回归参数和目标可信度的预测任务分离，允许网络更专注于学习每个任务。

为了验证解耦检测头的有效性，YOLOX的作者以YOLOv3为例进行了实验。实验结果表明，使用解耦检测头的YOLOv3的收敛速度明显快于使用耦合检测头的YOLOv3。

总而言之，YOLOX通过采用解耦检测头，实现了比YOLOv5更快的收敛速度。这一改进突出了解耦检测头在提升目标检测模型性能方面的潜力。