YOLO v3学习总结

别的不说，YOLOv3的论文确实是有意思呀，读论文感觉着实又被大佬虐了一把，强烈推荐阅读。

YOLOv3没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到YOLO里面。不过效果还是不错的，在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力。

正如作者所说，这仅仅是他们近一年的一个工作报告（TECH REPORT），不算是一个完整的paper，因为他们实际上是把其它论文的一些工作在YOLO上尝试了一下。相比YOLOv2，我觉得YOLOv3最大的变化包括两点：使用残差模型和采用FPN架构。YOLOv3的特征提取器是一个残差模型，因为包含53个卷积层，所以称为Darknet-53，从网络结构上看，相比Darknet-19网络使用了残差单元，所以可以构建得更深。另外一个点是采用FPN架构（Feature Pyramid Networks for Object Detection）来实现多尺度检测。YOLOv3采用了3个尺度的特征图（当输入为 $416\times 416$时）：$(13\times 13)$，$(26\times 26)$，$(52\times 52)$，VOC数据集上的YOLOv3网络结构如下图所示，其中红色部分为各个尺度特征图的检测结果。YOLOv3每个位置使用3个先验框，所以使用k-means得到9个先验框，并将其划分到3个尺度特征图上，尺度更大的特征图使用更小的先验框，和SSD类似。

Darknet-53：

YOLOv3网络结构示意图：


YOLOv3与其它检测模型的对比如下图所示，可以看到在速度上YOLOv3完胜其它方法，虽然AP值并不是最好的（如果比较AP-0.5，YOLOv3优势更明显）

从YOLO的三代变革中可以看到，在目标检测领域比较好的策略包含：设置先验框，采用全卷积做预测，采用残差网络，采用多尺度特征图做预测。期待未来有更好的策略出现。

done~

References

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/35325884
• https://www.jianshu.com/p/d13ae1055302
• https://www.jianshu.com/p/67163d52946f