YOLOv3论文笔记
大神博客：https://www.cnblogs.com/makefile/p/YOLOv3.html
YOLOv3在Pascal Titan X上处理608x608图像速度达到20FPS，在 COCO test-dev 上 [email protected] 达到 57.9%，与RetinaNet（FocalLoss论文所提出的单阶段网络）的结果相近，并且速度快4倍.
YOLO v3的模型比之前的模型复杂了不少，可以通过改变模型结构的大小来权衡速度与精度。
速度对比如下：
YOLOv3 compare
改进之处：
- 多尺度预测 （类FPN）
- 更好的基础分类网络（类ResNet）和分类器
分类器-类别预测：
YOLOv3不使用Softmax对每个框进行分类，主要考虑因素有两个：
- Softmax使得每个框分配一个类别（score最大的一个），而对于
Open Images这种数据集，目标可能有重叠的类别标签，因此Softmax不适用于多标签分类。 - Softmax可被独立的多个logistic分类器替代，且准确率不会下降。
分类损失采用binary cross-entropy loss.
多尺度预测
每种尺度预测3个box, anchor的设计方式仍然使用聚类,得到9个聚类中心,将其按照大小均分给3中尺度.
- 尺度1: 在基础网络之后添加一些卷积层再输出box信息.
- 尺度2: 从尺度1中的倒数第二层的卷积层上采样(x2)再与最后一个16x16大小的特征图相加,再次通过多个卷积后输出box信息.相比尺度1变大两倍.
- 尺度3: 与尺度2类似,使用了32x32大小的特征图.
参见网络结构定义文件yolov3.cfg
基础网络 Darknet-53
仿ResNet, 与ResNet-101或ResNet-152准确率接近,但速度更快.对比如下:
darknet-53 compare
网络结构如下：
YOLOv3-arch
YOLOv3在 mAP0.5
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
原文: https://www.cnblogs.com/makefile/p/YOLOv3.html © 康行天下