YOLO系列：YOLO v3解析

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https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381

yolo_v3 提供替换backbone。要想性能牛叉，backbone可以用Darknet-53，要想轻量高速，可以用tiny-darknet

首先，看一下YOLOV3网络结构

DBL: 如图1左下角所示，也就是代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky relu。对于v3来说，BN和leaky relu已经是和卷积层不可分离的部分了(最后一层卷积除外)，共同构成了最小组件。

resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。这是yolo_v3的大组件，yolo_v3开始借鉴了ResNet的残差结构，使用这种结构可以让网络结构更深(从v2的darknet-19上升到v3的darknet-53，前者没有残差结构)。对于res_block的解释，可以在图1的右下角直观看到，其基本组件也是DBL。

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。

layers数量一共有252层，包括add层23层(主要用于res_block的构成，每个res_unit需要一个add层，一共有1+2+8+8+4=23层)。除此之外，BN层和LeakyReLU层数量完全一样(72层)，在网络结构中的表现为：每一层BN后面都会接一层LeakyReLU。卷积层一共有75层，其中有72层后面都会接BN+LeakyReLU的组合构成基本组件DBL。看结构图，可以发现上采样和concat都有2次，和表格分析中对应上。每个res_block都会用上一个零填充，一共有5个res_block

其次，看一下output

对于图1而言，更值得关注的是输出张量：



yolo v3输出了3个不同尺度的feature map，如上图所示的y1, y2, y3。这也是v3论文中提到的为数不多的改进点：predictions across scales

这个借鉴了FPN(feature pyramid networks)，采用多尺度来对不同size的目标进行检测，越精细的grid cell就可以检测出越精细的物体。

y1,y2和y3的深度都是255，边长的规律是13:26:52

对于COCO有80个种类，所以每个box应该对每个种类都输出一个概率。

yolo v3设定的是每个网格单元预测3个box，所以每个box需要有(x, y, w, h, confidence)五个基本参数，然后还要有80个类别的概率。所以3*(5 + 80) = 255。这个255就是这么来的。）
v3用上采样的方法来实现这种多尺度的feature map，可以结合图1和图2右边来看，图1中concat连接的两个张量是具有一样尺度的(两处拼接分别是26x26尺度拼接和52x52尺度拼接，通过(2, 2)上采样来保证concat拼接的张量尺度相同)。作者并没有像SSD那样直接采用backbone中间层的处理结果作为feature map的输出，而是和后面网络层的上采样结果进行一个拼接之后的处理结果作为feature map。

最后，总结一下

上文把yolo_v3的结构讨论了一下，下文将对yolo v3的若干细节进行剖析。

Bounding Box Prediction

b-box预测手段是v3论文中提到的又一个亮点。先回忆一下v2的b-box预测：想借鉴faster R-CNN RPN中的anchor机制，但不屑于手动设定anchor prior(模板框)，于是用维度聚类的方法来确定anchor box prior(模板框)，最后发现聚类之后确定的prior在k=5也能够又不错的表现，于是就选用k=5。后来呢，v2又嫌弃anchor机制线性回归的不稳定性(因为回归的offset可以使box偏移到图片的任何地方)，所以v2最后选用了自己的方法：直接预测相对位置。预测出b-box中心点相对于网格单元左上角的相对坐标。