目标检测算法 - YOLOv3

文章目录

    • 1. Backbone Darknet-53
    • 2. 整体架构
    • 3. 损失函数
    • 4. 训练过程
    • 5. 预测过程

YOLOv1、YOLOv2都是在CVPR这种正规的计算机视觉学术会议上发表的正式学术论文。

YOLOv3不算一篇严谨的学术论文,是作者随笔写的技术报告。

YOLOv3性能:

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1. Backbone Darknet-53

YOLOv3在v2的基础上,更换了骨干网络,将Darknet-19替换为了Darknet-53。

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性能对比:

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2. 整体架构

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输入为416*416大小的图像。输出3个尺度的feature map,分别为 13 × 13 × 255 , 26 × 26 × 255 , 52 × 52 × 255 13\times 13\times 255,26\times 26\times 255,52\times 52\times 255 13×13×25526×26×25552×52×255

三个尺度,分别输入图像划分为 13 × 13 , 26 × 26 , 52 × 52 13\times 13,26\times 26,52\times 52 13×1326×2652×52个grid cell。

13 × 13 13\times 13 13×13下采样32倍, 26 × 26 26\times 26 26×26下采样16倍, 52 × 52 52\times 52 52×52下采样8倍。

13 × 13 13\times 13 13×13的感受野对应原图上的感受野就是 32 × 32 32\times 32 32×32

13 × 13 13\times13 13×13负责预测大物体, 26 × 26 26\times26 26×26负责预测中等大小物体, 52 × 52 52\times52 52×52负责预测小物体。

255怎么来的呢?

3 × ( 5 + 80 ) = 255 3\times (5+80)=255 3×(5+80)=255。其中3:每个grid cell生成3个anchor,每个anchor对应一个预测框,每个预测框有5+80个参数,5:(x,y,w,h,c),80:coco数据集80个类别的条件类别概率 。


3. 损失函数

在yolov3中,如果一个anchor和ground-truth的IoU最大,那么它就是正样本。如果它和ground-truth有一

部分IoU,但是不是最大的,那么这些框则忽略掉。如果某个anchor和ground-truth的IoU小于阀值,它则为负样本。

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4. 训练过程

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5. 预测过程

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