Yolov3学习笔记

前言

终于更新下YOLOv3，别问干啥，问就是去项目上打标签了…
人工智能有多智能，背后就有多少人工。
而我就是那个人工-.-。

1.YOLOv3算法思想

YOLOv3的作者自从写完YOLOv3后就不再更新，因为开源算法会被用来干不好的事情，这样确实很遗憾，但后面依然有人接手，现在已经到V8。开源这东西，真的很伟大，但确实是更容易被利用。
原文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf
文章写的很随意，性能上再次有了提升，还是那样，直接放结构图，原文中是没有总图的。

简单来讲就是输入一张416×416的图像，得到三个不同尺度的特征图，由于尺度不同，这也更加方便检测不同大小的物体。

52×52的特征图，更适合于检测小目标。26×26更适合中等目标，13×13适合大目标。

下面看一下有哪些提升吧。

1.1 改进一：Bounding Box Prediction（先验框的预测）

同YOLOv2一样，YOLOv3预测框依然是利用聚类的方法确定anchors的大小和数量。

不同的是，YOLOv3使用逻辑回归预测每个边界框的对象得分，根据这个得分情况来判断正、负、忽略样本。
正样本是先验框与真实框IOU最大的，置信度设置为1。
忽略样本:与GT的重叠虽然不是IOU最大，当IOU大于阈值0.5时，设置忽略样本。
负样本：若没有跟任何GT发生重叠对应，则为0。

这样的方法显示是因为有三个尺度的特征图，每个尺度特征图产生三个预测框，但每个grid cell只会保留一个预测框，同时不同尺度的特征图可能会出现重叠，那么忽略样本解决了这一难题。正样本确定为1是更合理的，因为计算的得分情况是很小的，不利于小目标检测。

通过如下图的这种计算，来实现。

1.2 改进二：Class Prediction（类别的预测）

类的预测从单类改为多分类。

如20个类别中，全是互斥，那么softmax也许是一个好的选择。但是如果存在不互斥的呢。

如橘猫、蓝猫、布偶，如果仅仅区分别cat，那也太草率了。为了区分更多类别，采用了逻辑回归。

logistic regression。

1.3 改进三：Predictions Across Scales（多尺度检测）

多尺度检测。其实从刚开始的结构图中就可以发现了，三个尺度来对应检测不同大小的物体。

不同尺度的灵感来源于特征金字塔，d图是本文利用的模型。它更好的利用了前层的特征信息，该方法允许从上采样特征中获得更有意义的语义信息，并从早期的特征映射中获得更细粒度的信息。

文章是在COCO数据集上做了测试，9个聚类的先验框大小分别为:(10×13)、(16×30)、(33×23)、(30×61)、(62×45)、(59× 119)、(116 × 90)、(156 × 198)、(373 × 326)。再将这9个划分到三个不同尺度上。

1.4 改进四：Feature Extractor（特征提取）

特征提取应该是变化最大的，从YOLOv2的Darknet-19（有19个卷积层和5个MaxPooling层）变换为Darknet-53。

作者通过实验发现，Darknet与最先进的网络相比，在保持精度的情况下，依然保持速度。

这对工程来说是非常棒的了。

top1：预测labels中，最后的概率向量中取最大的作为预测结果，如果最大的那个预测的分类结果正确就正确，若不正确则不正确。一般情况下默认是top1。
top5：预测labels中，最后的概率向量中取最大的前五个，这五个中，如果有一个预测正确，则预测分类结果正确。只有这五个预测全部错误，则预测分类结果错误。

Bn Ops和BFLOP/s的解释分别是“billions of operations”和“billion floating point operations per second
文章中是用硬件平台Titan x做的实验，这两个参数可以看出在相同硬件平台下的计算效率，进而用FPS来判断。由于ResNet结构层数非常多，所以其实效率是不高的，但是YOLOv3其实是兼顾了准确度和效率的。

Darknet53网络结构是引用了残差模块的，使得模型可以更深而不会出现梯度消失问题。

在小破站看视频学习看到一个评论通俗易懂的讲残差模块。

1.5 Training

我们仍然在完整的图像上训练，没有硬的负面挖掘或任何类似的东西。我们使用多尺度训练，大量的数据增强，批处理归一化，所有标准的东西。我们使用Darknet神经网络框架进行训练和测试。

这里可以看出作者依然是使用了一些之前标准化的技术，数据增强，批量归一化等。

1.6 实验

后续实验，作者对比了其他当时顶尖的算法，获得成功。

总结来说就是，精度接近顶尖，推理速度却快的飞起。


作者退出，就是为了世界和平。放一段作者的心声吧。
But computer vision is already being put to questionable use and as researchers we have a responsibility to at least consider the harm our work might be doing and think of ways to mitigate it. We owe the world that much。

世界就是不公平和不公正的，但也有人在努力，不是吗。

部分引用链接：
https://blog.csdn.net/qq_40373651/article/details/118704010
https://cloud.tencent.com/developer/article/1494963