【目标检测】45、YOLOv3 | 针对小目标效果提升的 YOLO 网络

论文： YOLOv3: An Incremental Improvement

代码：https://github.com/pjreddie/darknet

作者：Joseph Redmon

时间：2018.08

贡献：

• 提出了 DarkNet-53，并且使用其输出的 3 种不同尺度的特征进行后续的预测
• 不同于 YOLOv2 中使用 5 个候选框，YOLOv3 中使用 9 个候选框（3 种尺度，每个尺度 3 个规格）

一、 背景

由于 YOLO 系列对小目标的检测效果一直不太好，所以 YOLOv3 主要是网络结构的改进，使其更适合小目标检测；

• 特征做的更细致，融入多持续特征图信息
• 候选框B=9（3种scale，每种有3个规格）

二、方法

YOLOv3 的整体过程：

• 首先，Backbone，输入大小为 416x416 的图像，经过 DarkNet-53，输出 8、16、32 倍下采样的特征图，大小分别为 56x56、26x26、13x13
• 然后，Neck，对这三种不同分辨率的特征图，使用 PAN 进行特征融合，让不同分辨率的特征更好的交互
• 最后，YOLO Head，在每个分辨率上的特征图上，分别预测类别和位置，使用 conv+bn+激活的形式来实现，每个分辨率上得到的是 $k\times k\times channels$ 的形式的输出，其中 $k$ 为特征图的大小，channels =3 x (4(位置) + 1(objectness) + 类别个数)

1、Bounding box prediction

在 YOLO9000 中，使用如下方式来表达框的位置：

其中预测值 tx, ty 并不是 anchor 的坐标，而是 anchor 的偏移量，同样的 tw, th 是先验框的缩放因子，先验框的大小由 k-means 聚类 xml 标签文件中保存的坐标位置得到。

YOLOv3 提出了 objectness score，使用 logistic 回归的方法来对每个框预测 objectness score：

• 1：当一个先验框和 gt 的重合率大于其他先验框时，objectness score = 1
• -1：当一个先验框的 IoU 不是最大，但大于阈值时（0.5），则 objectness score = -1，不参与训练

2、分类预测

作者使用 logistic classifier，使用二值交叉熵损失来进行分类训练

3、根据尺度进行预测

YOLOv3 在 3 个尺度上进行框的预测，最后输出三个信息：bbox、objectness、class

在 COCO 数据集中，就会在每个尺度上输出：

• $N\times B\times [3\ast (4+1+80)]$ 偏移信息
• 1 个 objectness
• 80 个类别预测

预测要点：

• 使用 k-means 距离的方法来确定先验 bbox，9 个形心，然后使用尺度来将这些簇分开（因为最后的预测包括 3 个分辨率尺度，也就是给每个尺度上预测 3 个 anchor，9 个形心按照面积大小排列，然后按顺序分给 3 个尺度）
• COCO 上的 9 个簇分别为：(10x13), (16x30),(33x23), (30x61), (62x45), (59x119), (116x90), (156x198), (373x326)。

4、特征抽取

在 YOLOv2 中使用的是 Darknet-19，YOLOv3 使用 Darknet-53。

三、效果

• YOLOv3 在 COCO 上获得了和 SSD 媲美的效果，且速度比 SSD 快 3x
• 当 IoU = 0.5 时，YOLOv3 效果很好，和 RetinaNet 效果相当，且高于 SSD，这说明 YOLOv3 性能很好
• 当 IoU 升高时，YOLOv3 没降低很多，说明其边框还是比较准确的
• 之前的 YOLO 方法对小目标都不太友好，YOLOv3 的 APs 指标表现很好，但在大中型目标上效果较差，需要继续研究
• 如图 5 所示，YOLOv3 可以称为 faster and better