YOLOv3

淩亂°似流年 2023-05-22 06:58 16阅读 0赞

### YOLOv3 ###

*  一、前期知识储备
 *   *  (一) YOLOv2+YOLO9000
     *  (二) YOLOv3论文内容结构
     *   *  1、Absract
     *  (三) YOLOv3改进部分
     *   *  1、loss改进
         *  2、YOLOv3网络结构
         *   *  （1）由一个1\*1的卷积核和一个3\*3的卷积核构成残差块，有跳层连接。每一个卷积后链接BN层和激活函数
             *  （2）多尺度预测
 *  二、论文精读
 *   *  (一) YOLOv3先验框（bounding box priors）
     *  (二) YOLOv3网络结构
     *  (一) YOLOv3损失函数
     *  (二) YOLOv3网络训练
 *  三、代码实现

# 一、前期知识储备 #

## (一) YOLOv2+YOLO9000 ##

## (二) YOLOv3论文内容结构 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 1、Absract ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

## (三) YOLOv3改进部分 ##

### 1、loss改进 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**(1) 交叉熵:**  
![在这里插入图片描述][2020041619400072.png]  
**(2) yoloV3的loss:**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
**(3) yoloV1的loss**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

### 2、YOLOv3网络结构 ###

#### （1）由一个1*1的卷积核和一个3*3的卷积核构成残差块，有跳层连接。每一个卷积后链接BN层和激活函数 ####

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

#### （2）多尺度预测 ####

YOLOv1只利用了最后一个输出特征来预测信息  
YOLOv3利用了三个尺度的特征来预测信息，并且进行了特征融合，每个尺寸对应不同大小的anchor  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

# 二、论文精读 #

## (一) YOLOv3先验框（bounding box priors） ##

**yolov1无先验框，yolov2、yolov3借鉴fasterRCNN anchor框的概念效果较好。**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

## (二) YOLOv3网络结构 ##

具体详情：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
本地：yolov3网络结构.pdf&&yolov3.pdf![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

## (一) YOLOv3损失函数 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]

## (二) YOLOv3网络训练 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

# 三、代码实现 #

https://www.jianshu.com/p/3fddf7c08a58

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NTAxODAw_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230521/bfce3bd547474808a218f2493d6ea126.png
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[2020041619400072.png]: /images/20230521/298d420e4d1240e88d222bf76eaee408.png
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