yolov3详解

目录

1.anchor的计算机制

2.anchor对应机制

3.网络结构

4.训练过程

5.测试过程 

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1.anchor的计算机制

• 锚框anchor是真值框和预测框之间的桥梁：预测框在锚框基础上，预测出框的大小，锚框和实际框通过IoU进行关联
• 网络直接预测的是特征图中当前单元格相对于锚框的偏置tx,ty,tw,th,然后通过下面关系式计算得到bx,by,bw,bh（真值标签也是bx,by,bw,bh四个值，从而计算loss）

 上式中：

• 即为预测的边界框bounding box在feature map中的中心点坐标和长宽；
• 即为网络学习的相对于先验框(prior,anchor)的offsets；
•  是各个单元格的左上点坐标(即先验框中心点的参考点为单元格的左上顶点)； 即为先验框(prior,anchor)相对于特征图尺度的长和宽

若我们需要得到预测框相对于原图的坐标实际值，则只需要将乘以该特征图的降采样倍数，如8,16,32等。

anchor的调整可视化

以13x13特征图大小为例，如下图所示，各个点为单元格的顶点，左图是以黑色顶点为中心的三个anchor，右图是三个anchor调整后的结果，即三个预测框，红点为三个预测框的中心点。

2.anchor对应机制

• 一个单元格有3个锚框，在计算Loss时并不是三个锚框对应的预测框都与真值框进行比较，而是只采用1个预测框进行计算diff，即：采用与真值框之间IOU最大的锚框所对应的预测框进行计算，忽略另外2个预测框

3.网络结构

• ResUnit与Resnet18类似，依次为1x1卷积3x3卷积，然后相加add
• ResX中第一个CBL为stride=2的卷积，进行降采样操作

4.训练过程

5.测试过程 

参考：目标检测YOLO系列

江大白:YOLOV3(下)

睿智的目标检测26—Pytorch搭建yolo3目标检测平台