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yolo系列之yolo v3【深度解析】

发表日期:2020-12-22 13:52  作者:admin  浏览:

  yolo_v3是我最近一段时间主攻的算法写下博客以作分享交流。

  看过yolov3论文的应该都知道这篇论文写得很随意很多亮点都被作者都是草草描述。很多骚年入手yolo算法都是从v3才开始这是不可能掌握yolo精髓的因为v3很多东西是保留v2甚至v1的东西而且v3的论文写得很随心。想深入了解yolo_v3算法是有必要先了解v1和v2的。以下是我关于v1和v2算法解析所写的文章

  yolo_v3作为yolo系列目前最新的算法对之前的算法既有保留又有改进。先分析一下yolo_v3上保留的东西

  当然yolo_v3在之前的算法上保留的点不可能只有上述几点。由于本文章主要针对yolo_v3进行剖析不便跑题下面切入正题。

  yolo系列里面作者只在v1的论文里给出了结构图而v2和v3的论文里都没有结构图这使得读者对后两代yolo结构的理解变得比较难。but对于yolo学习者来说脑子里没有一个清晰的结构图就别说自己懂yolo了。上图是我根据官方代码和官方论文以及模型结构可视化工具等经过好几个小时画出来的修订过几个版本。所以

  netron方便好用可以直观看到yolo_v3的实际计算结构精细到卷积层。But要进一步在人性化的角度分析v3的结构图还需要结合论文和代码。对此我是下了不少功夫。

  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。

  对于COCO类别而言有80个种类所以每个box应该对每个种类都输出一个概率。

  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。为什么这么做呢 我感觉是有点玄学在里面一方面避免和其他算法做法重合另一方面这也许是试验之后并且结果证明更好的选择再者有可能就是因为这么做比较节省模型size的。这点的数学原理不用去管知道作者是这么做的就对了。

  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。

  如果模板框不是最佳的即使它超过我们设定的阈值我们还是不会对它进行predict。

  根据关键信息的特点可以分为上述四类损失函数应该由各自特点确定。最后加到一起就可以组成最终的loss_function了也就是一个loss_function搞定端到端的训练。可以从代码分析出v3的损失函数同样也是对以上四类不过相比于v1中简单的总方误差还是有一些调整的

  以上是一段keras框架描述的yolo v3 的loss_function代码。忽略恒定系数不看可以从上述代码看出除了w, h的损失函数依然采用总方误差之外其他部分的损失函数用的是二值交叉熵。最后加到一起。那么这个binary_crossentropy又是个什么玩意儿呢就是一个最简单的交叉熵而已一般用于二分类这里的两种二分类类别可以理解为对和不对这两种。关于binary_crossentropy的公式详情可参考博文《常见的损失函数》。

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  是目前比较流行的object detection算法,速度快且结构简单,其他的object detection算法如faster RCNN,SSD相信大家也不陌生,以后有机会再介绍。另外提一下,这里算法部分介绍的是

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  是 2016 年提出来的目标检测算法,在当时比较优秀的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN 等等,但

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  博主,网络结构图下面有个式子30=(25+20),这是写错的吧,还是另有深刻含义

  楼主你好,毕业论文想用一下你的YOLOv3的网络结构图可以吗?谢谢!给大佬递茶~

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