YOLOv3网络结构

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YOLOv3网络结构简介实现原理整体结构图示各结构组成及分析1. backbone部分2. neck部分3. head部分

输出解耦

简介

YOLOv3是一种基于深度学习的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2018年提出。YOLOv3是YOLO系列的第三个版本，相比于前两个版本，YOLOv3在速度和精度上都有了很大的提升，相较于YOLOv2的主要变化在于引入了多尺度的概念。

实现原理

YOLOv3实现的大致原理是由卷积神经网络（CNN）网络的输出把图片分成N×N个网格，然后每个网格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标。YOLOv3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，然后根据数据集的类型的不同还要有20或80个类别的概率。

整体结构图示

各结构组成及分析

1. backbone部分

YOLOv3使用了darknet-53的前面的52层（没有用于图像分类的全连接层）作为backbone部分，这部分是通用的，也可以加上全连接层拿来做图像分类等任务。

DarkNet53中大量使用残差结构的跳层连接，并且为了降低池化带来的梯度负面效果，作者直接摒弃了POOLing，用conv的stride来实现降采样。

如上图所示，蓝色方块×1，×2，×8分别表示该模块重复1次、2次和8次，橙色方块是该模块的名字，Conv Block 表示该模块是一个普通的卷积模块，Residual Block 代表该模块是一个残差网络结构（残差网络具体结构见《常用的卷积结构》）。

2. neck部分

YOLOv3的neck部分使用的是FPN，FPN是特征金字塔网络的缩写。它是一种特征提取方法，可用于目标检测任务。FPN可以从图像中提取不同尺度和分辨率的特征，然后将它们组合成一个特征金字塔。这个特征金字塔可以用于检测图像中不同大小的物体。

如上图所示，backbone部分输出的shape分别为（13，13，1024），（26，26，512），（52，52，256）。将这三个输出分别输入到FPN中，（13，13，1024）这一个输入，经过5次卷积后，输出（13，13，512），然后兵分两路，一路传入到head中，一路再经过一个卷积和上采样，得到（26，26，256），将这个输出和backbone的第2个输出也就是（26，26，512）进行堆叠操作（concat）,得到（26，26，768）。以此类推：（26，26，768）再经过5次卷积，然后兵分两路，将上采样输出和backbone的输出进行堆叠操作；最后对（52，52，256）的输出也进行相同操作。最终得到三个分支来传给head部分。

区别concat与add操作：concat操作是把两个矩阵通道堆叠到一起，里面的数据不变，通道数为两者相加；add操作是把两个矩阵数据加在一起，两者通道数相同且不变，只是单纯的数据相加。

3. head部分

YOLOv3的head部分是YOLOv3的检测头部分，用于将neck部分的输出特征图转换为检测结果。YOLOv3的head部分包括三个卷积层，其中两个卷积层使用1×1卷积核，以减少特征图的通道数，最后一个卷积层使用1×1卷积核和3×3卷积核，以生成最终的检测结果。

如上图，FPN输出的3个分支，通过两层卷积输出预测head。这里最终输出的形式为：batchSize×(4+1+类别总数)×特征图宽×特征图宽。其中的4为预测框的tx，ty，tw，th。这里假定采用coco数据集，有80个类别，所以输出的tensor的channel输为255。

输出解耦

YOLOv3网络在head部分输出后还要经历对输出解耦的部分。具体实现过程如下：

我们以13×13的输出为例，原本416×416大小变成13×13，相当于缩小了416/13=32倍，也就是说原图32×32个小方块对应于最后输出的1×1的像素点。

如下图，蓝色的是实际的标注框，粉红色的是对应到13×13上的先验框，先验框是固定不变的，它的中心就是落在13×13的交点上，长宽就是除以32的结果每个特征图。由于先验框是我们一开始自己确定的，显然是不正确，需要模型对它调整。

我们将初始先验框坐标记为（cx,cy,pw,ph），模型输出的4为（tx,ty,tw,th）,调整的公式如上图所示，中心点取sigmoid激活函数，sigmoid函数范围是0~1，也就是中心点的调整范围永远在右下角的框内，这也就是我们说的，物体的中心落在哪个格子里，该物体就由哪个框负责预测。

范围永远在右下角的框内，这也就是我们说的，物体的中心落在哪个格子里，该物体就由哪个框负责预测。

最后将长宽取exp后与先验框对应坐标相乘。这就得到了在13×13尺寸图上的预测框，然后再乘以32缩放回来就得到了最后的预测框。

参考文章

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