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YOLOv3 算法的详细说明

时间:2019-06-13 10:39:48      阅读:45      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:模型   towards   获得   science   技术   参考   重复   cimage   采样   

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。

本文主要讲v3的改进,由于是以v1和v2为基础,关于YOLO1和YOLO2的部分析请移步YOLO v1深入理解YOLOv2 / YOLO9000 深入理解

YOLO3主要的改进有: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。

新的网络结构Darknet-53

在基本的图像特征提取方面,YOLO3采用了称之为Darknet-53的网络结构(含有53个卷积层),它借鉴了残差网络residual network的做法,在一些层之间设置了快捷链路(shortcut connections)。

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图1 Darknet-53[1]

上图的Darknet-53网络采用256*256*3作为输入,最左侧那一列的1、2、8等数字表示多少个重复的残差组件。每个残差组件有两个卷积层和一个快捷链路,示意图如下:

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图2 一个残差组件[2]

利用多尺度特征进行对象检测

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图3 YOLO3网络结构[3]

YOLO2曾采用passthrough结构来检测细粒度特征,在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。

结合上图看,卷积网络在79层后,经过下方几个黄色的卷积层得到一种尺度的检测结果。相比输入图像,这里用于检测的特征图有32倍的下采样。比如输入是416*416的话,这里的特征图就是13*13了。由于下采样倍数高,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。

为了实现细粒度的检测,第79层的特征图又开始作上采样(从79层往右开始上采样卷积),然后与第61层特征图融合(Concatenation),这样得到第91层较细粒度的特征图,同样经过几个卷积层后得到相对输入图像16倍下采样的特征图。它具有中等尺度的感受野,适合检测中等尺度的对象。

最后,第91层特征图再次上采样,并与第36层特征图融合(Concatenation),最后得到相对输入图像8倍下采样的特征图。它的感受野最小,适合检测小尺寸的对象。

9种尺度的先验框

随着输出的特征图的数量和尺度的变化,先验框的尺寸也需要相应的调整。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13*13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26*26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52*52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。

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图4 特征图与先验框

感受一下9种先验框的尺寸,下图中蓝色框为聚类得到的先验框。黄色框式ground truth,红框是对象中心点所在的网格。

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图5 9种先验框尺寸

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)。

输入映射到输出

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图6 输入->输出

不考虑神经网络结构细节的话,总的来说,对于一个输入图像,YOLO3将其映射到3个尺度的输出张量,代表图像各个位置存在各种对象的概率。

我们看一下YOLO3共进行了多少个预测。对于一个416*416的输入图像,在每个尺度的特征图的每个网格设置3个先验框,总共有 13*13*3 + 26*26*3 + 52*52*3 = 10647 个预测。每一个预测是一个(4+1+80)=85维向量,这个85维向量包含边框坐标(4个数值),边框置信度(1个数值),对象类别的概率(对于COCO数据集,有80种对象)。

对比一下,YOLO2采用13*13*5 = 845个预测,YOLO3的尝试预测边框数量增加了10多倍,而且是在不同分辨率上进行,所以mAP以及对小物体的检测效果有一定的提升。

小结

YOLO3借鉴了残差网络结构,形成更深的网络层次,以及多尺度检测,提升了mAP及小物体检测效果。如果采用COCO mAP50做评估指标(不是太介意预测框的准确性的话),YOLO3的表现相当惊人,如下图所示,在精确度相当的情况下,YOLOv3的速度是其它模型的3、4倍。

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图7 YOLOv3与其它模型的性能对比[1]

不过如果要求更精准的预测边框,采用COCO AP做评估标准的话,YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。

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图8 YOLOv3与其它模型的性能对比[1]

参考

[1]YOLOv3: An Incremental Improvement
[2]Deep Residual Learning for Image Recognition
[3]What’s new in YOLO v3?
[4]How to implement a YOLO (v3) object detector from scratch in PyTorch



作者:X猪
链接:https://www.jianshu.com/p/d13ae1055302
来源:简书
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原文地址:https://www.cnblogs.com/hls91/p/11014643.html

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