YOLOV3简介

网络结构图

YOLOV3主要改进：

调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax

1.新的网络结构Darknet-53

darknet-53借用了resnet的思想，在网络中加入了残差模块，这样有利于解决深层次网络的梯度问题，每个残差模块由两个卷积层和一个shortcut connections,
(1,2,8,8,4)代表有几个重复的残差模块，整个v3结构里面，没有池化层和全连接层，网络的下采样是通过设置卷积的stride为2来达到的，每当通过这个卷积层之后
图像的尺寸就会减小到一半。而每个卷积层的实现又是包含 卷积+BN+Leaky relu，每个残差模块之后又要加上一个zero padding，如下图

整体来看YOLOV3的输入与输出形式如下：

输入416x416的图像，通过darknet网络得到三种不同尺度的预测结果，每个尺度都对应N个通道，包含着预测的信息；
每个网格每个尺寸的anchors的预测结果。
对比下yolov1，有7X7X2个预测；
对比下yolov2，有13x13x5个预测；
yolov3共有13x13x3+26x26x3+52x52x3个预测。
每个预测对应85维，分别是4（坐标值），1（置信度分数），80（coco类别数）

多尺度检测：

对于多尺度检测来说，采用多个尺度进行预测，具体形式是在网络预测的最后某些层进行上采样拼接的操作来达到；对于分辨率对预测的影响如下解释：

分辨率信息直接反映的就是构成object的像素的数量。一个object，像素数量越多，它对object的细节表现就越丰富越具体，也就是说分辨率信息越丰富。这也就是为什么大尺度feature map提供的是分辨率信息了。语义信息在目标检测中指的是让object区分于背景的信息，即语义信息是让你知道这个是object，其余是背景。在不同类别中语义信息并不需要很多细节信息，分辨率信息大，反而会降低语义信息，因此小尺度feature map在提供必要的分辨率信息下语义信息会提供的更好。(而对于小目标，小尺度feature map无法提供必要的分辨率信息，所以还需结合大尺度的feature map)

YOLO3更进一步采用了3个不同尺度的特征图来进行对象检测。能够检测的到更加细粒度的特征。
对于这三种检测的结果并不是同样的东西，这里的粗略理解是不同给的尺度检测不同大小的物体。

网络的最终输出有3个尺度分别为1/32, 1/16, 1/8;
在第79层之后经过几个卷积操作得到的是1/32 （13*13） 的预测结果，下采样倍数高，这里特征图的感受野比较大，因此适合检测图像中尺寸比较大的对象。
然后这个结果通过上采样与第61层的结果进行concat,再经过几个卷积操作得到1/16的预测结果；它具有中等尺度的感受野，适合检测中等尺度的对象。
91层的结果经过上采样之后在于第36层的结果进行concat，经过几个卷积操作之后得到的是1/8的结果，它的感受野最小，适合检测小尺寸的对象。
concat：张量拼接。将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接。拼接的操作和残差层add的操作是不一样的，拼接会扩充张量的维度，而add只是直接相加不会导致张量维度的改变。

使用Kmeans聚类的方法来决定anchors的尺寸大小：

YOLO2已经开始采用K-means聚类得到先验框的尺寸，YOLO3延续了这种方法，为每种下采样尺度设定3种先验框，总共聚类出9种尺寸的先验框。

在COCO数据集这9个先验框是：(10x13)，(16x30)，(33x23)，(30x61)，(62x45)，(59x119)，(116x90)，(156x198)，(373x326)。

分配上，在最小的13x13特征图上（有最大的感受野）应用较大的先验框(116x90)，(156x198)，(373x326)，适合检测较大的对象。中等的26x26
特征图上（中等感受野）应用中等的先验框(30x61)，(62x45)，(59x119)，适合检测中等大小的对象。较大的5252特征图上（较小的感受野）应用
较小的先验框(10x13)，(16x30)，(33x23)，适合检测较小的对象。
yolo v3对bbox进行预测的时候，采用了logistic regression。yolo v3每次对b-box进行predict时，输出和v2一样都是(tx,ty,tw,th,to)​ ,然后通过公式1计算出绝对的(x, y, w, h, c)。
简单讲就是下面这个截图的公式，tx、ty、tw、th就是模型的预测输出。cx和cy表示grid cell的坐标，比如某层的feature map大小是1313，那么grid cell就有13*13个，第0行第1列的grid cell（网格单元）的坐标cx就是0，cy就是1。pw和ph表示预测前bounding box的size。bx、by。bw和bh就是预测得到的bounding box的中心的坐标和size。坐标的损失采用的是平方误差损失。

logistic回归用于对anchor包围的部分进行一个目标性评分(objectness score)，（用于NMS），即这块位置是目标的可能性有多大。

yolo_v3只会对1个prior进行操作，也就是那个最佳prior。而logistic回归就是用来从9个anchor priors中找到objectness score(目标存在可能性得分)最高的那一个。

对象分类softmax改成logistic

预测对象类别时不使用softmax，改成使用logistic的输出进行预测。这样能够支持多标签对象（比如一个人有Woman 和 Person两个标签）。