YOLOX-PAI: 加速 YOLOX, 比 YOLOV6 更快更强

导言

近日，阿里云机器学习平台团队PAI通过自研的 PAI-EasyCV 框架复现 YOLOX 算法，并结合了 PAI 自研的 PAI-Blade 推理加速框架优化模型性能，使得加速过后的 YOLOX-PAI 在速度和精度上都比现阶段的轻量级目标检测的 SOTA 算法 YOLOV6 提速约 20%，同时，PAI-EasyCV提供高效简洁的模型部署和端到端推理接口，供社区快速体验使用 YOLOX-PAI 的功能。

目前，EasyCV 和 Blade 项目已在GitHub上开源：

https://github.com/alibaba/EasyCV

https://github.com/alibaba/BladeDISC

实现方案

1.提供了一套 Apache License 训练/优化/推理的代码库以及镜像，可以实现当前社区 40+mAP 量级最快（相比 YOLOV6 mAP 提升 0.4/加速 13~20%）的目标检测模型。

2.调研了 YOLOX 相关的改进技术和消融实验，总结了其中一些相对有帮助的改进，并以配置的方式提供出来。

3.对目标检测的端到端推理进行灵活封装及速度优化，在 V100 上的端到端推理为 3.9ms，相对原版 YOLOX 的 9.8ms，加速 250%，供用户快速完成目标检测推理任务。

本文，我们将重点介绍如何基于 PAI-EasyCV 使用 PAI-Blade 优化模型推理过程，及如何使用 PAI-EasyCV 进行模型训练、验证、部署和端到端推理。欢迎大家关注和使用 PAI-EasyCV 和 PAI-Blade，进行简单高效的视觉算法开发及部署任务。

YOLOX-PAI 精益求精的算法改进

YOLOX-PAI 是阿里云机器学习平台 PAI 的开源计算机视觉代码库 EasyCV 中集成的 YOLOX 算法。通过对 YOLOX 算法的分析，结合检测技术的调研，从以下 4 个方向对原版的 YOLOX 进行优化，

1. Backbone : repvgg[1] backbone

2. Neck : gsconv [2] / asff [3]

3. Head : toods[4] / rtoods

4. Loss : siou [5] / giou

在算法改进的基础上，利用 PAI-Blade 对改进后的的模型进行推理优化，开发了如下的 PAI-YOLOX 模型。具体改进的消融实验可以参考我们的[arxiv]，筛选有效改进与现有主流算法的对比结果如下：

（ -ASFF 代表使用了 NeckASFF， -TOODN 代表使用 N 个中间层的 TOODHead 取代原有的 YOLOXHead）

从结果中可以看到，相比目前同水平(1ms 以内)SOTA 的 YOLOV6 模型，融合上述改进的 YOLOX-PAI 在同等精度/速度的条件下有一定的速度/精度优势。(PS：上表精度测量和速度测量上与 YOLOV6 对齐，不包含 NMS 和后处理，测试精度也分图片大小等于 672/640 两种。)

YOLOX-PAI 简单的端到端预测

针对使用 PAI-EasyCV 训练的 YoloX-PAI 模型，用户可以使用 PAI-EasyCV 自带的导出功能得到优化后的模型，并使用 EasyCV 提供的 TorchYoloXPredictor 进行端到端的推理。 该导出功能对检测模型进行了如下优化：

• 使用 PAI-Blade 优化模型推理速度，简化对模型的推理加速（TensorRT/编译优化）开发流程。

• 支持 EasyCV 配置 TorchScript/PAI-Blade 对图像前处理、模型推理、图像后处理分别优化，供用户灵活使用。

• 支持 python 环境下的 Predictor 结构端到端的模型推理优化，简化图片预测过程。

也可以参考[EasyCV detector.py] 自行组织相应的图像前处理/后处理过程，或直接使用我们导出好的模型和接口，这里提供一个已经导出好的检测模型，用户下载三个模型文件到本地

 [preprocess, model, meta]

用户可以直接使用 PAI-EasyCV 提供的 Predictor 接口，通过如下简单的 API 调用，

高效的进行图像的检测任务：

YOLOX-PAI 极致性能的推理优化

下图，我们展示了 YOLOX-PAI 在集成 PAI-Blade/torchscript 优化后和原版 YOLOX 的不同尺寸（s/m/l/x）模型的推理耗时对比， 在开启预处理优化和模型的 PAI-Blade 优化后：

可以看到 PAI-EasyCV 导出的模型，极大程度的优化了原模型的端到端推理速度，达到了接近 250%。

• PAI-Blade 推理优化

PAI-Blade 是由阿里云机器学习平台PAI 开发的深度学习模型优化工具，可以针对不同的设备不同模型进行推理加速优化。PAI-Blade 遵循易用性，鲁棒性和高性能为原则，将模型的部署优化进行高度封装，设计了统一简单的 API，在完成 Blade 环境安装后，用户可以在不了解 ONNX、TensorRT、编译优化等技术细节的条件下，通过简单的代码调用方便的实现对模型的高性能部署。更多 PAI-Blade 相关技术介绍可以参考 [PAI-Blade 介绍]。

PAI-EasyCV 中对 PAI-Blade 进行了支持，用户可以通过 PAI-EasyCV 的训练 config 中配置相关的导出（export）参数，调用 PAI-Blade 用于优化导出模型，结合 EasyCV Predictor 完成图片的端到端的图像检测任务。

写在最后

YOLOX-PAI 是 PAI-EasyCV 团队基于旷视 YOLOX 复现并优化的在 V100BS32 的 1000fps 量级下的 SOTA 检测模型。整体工作上集成和对比了很多社区已有的工作：替换基于 RepVGG 的高性能 Backbone， 在 Neck 中添加基于特征图融合的 ASFF/GSConv 增强，在检测头中加入了任务相关的注意力机制 TOOD 结构。结合 PAI-Blade 编译优化技术，同等精度下比 YOLOV6 加速 13~20%。EasyCV 提供配套了一系列算法/训练/推理优化代码和环境，目前，YOLOX-PAI 已广泛的应用在阿里集团内外的互联网，智能零售，自动驾驶等客户场景中。

PAI-EasyCV（https://github.com/alibaba/EasyCV）是阿里云机器学习平台 PAI 研发的计算机视觉算法框架，已在集团内外多个业务场景取得相关业务落地成果，未来将聚焦在自监督学习/VisionTransformer 等前沿视觉领域，并结合 PAI-Blade 等自研技术不断优化。欢迎大家参与进来一同进步。

相关文献

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