【详解】 YOLO V3

对于 YOLO V3，我们就不逐条逐条分析了，因为原文的作者也认为 V3 只是对他们一年工作的总结，不能称为一篇完整的论文。

网络架构

直接来看看网络架构吧 $( *￣▽￣)((≧︶≦*)$(∗￣▽￣)((≧︶≦∗)

可以看得出来，V3 相较于 V2 的改进有很明显的两点：

• 使用了残差模型
• 加入了 FPN

作者将 Darknet-19 改成了 Darknet-53，在 ImageNet 上的实验也表明了 Darknet-53 确实有很强的表现，对比 ResNet-152 和 ResNet-101， 三者的分类精度相差不多，但是 Darknet-53 的计算速度快了不少。

V3 使用了darknet-53 的前面 52 层，丢掉了全连接层。V3 是一个全卷积网络，大量使用残差跳层连接，8x 代表重复了 8 次，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 stride = 2 的 3x3 conv 来实现降采样。在这个网络结构中，使用的是步长为2的卷积来进行降采样。

为了加强算法对小目标检测的精确度，V3 中采用类似 FPN 的 upsampling 和 融合做法（最后融合了3个scale，分别是 13x13、 26×26 和 52×52 ），在多个尺寸的特征图上进行检测。

作者在 3 条预测支路采用的也是全卷积结构，其中最后一个卷积层的卷积核个数是 255，是针对 COCO 数据集的 80 类：$3*(80+5)=255$3∗(80+5)=255，3 表示 YOLO V3 中一个网格包含 3 个 boxes，5 表示每个 box 的参数。

Some tricks

Bounding box prediction

大部分是延续 V2 的内容，如果 V2 哪里对 anchor boxes 没有理解的，这里可以再深入一下。（既然这里说到了，我就多提一句，虽然应该是写在 V2 的博客里面的：anchor box 和 bounding box prior 是一样的东西，只是在 V2 的博文里面我把先验框全部叫做 anchor box 了 $ʅ（´◔౪◔）ʃ$ʅ（´◔౪◔）ʃ ）

不同于 V2 的是 V3 多了类似 FPN 的结构，所以对于三次检验，每次对应的感受野是不一样的。

Loss func

V3 不同于之前的最大一点就是，不再使用 softmax 了，而对检测到的物体进行多标签分类。V3 之前的模型都是用 softmax 获取类别得分并用得分最高的标签表示 bounding box 内的物体。

softmax 分类依赖于这样一个前提，即分类是相互独立的，换句话说，如果一个目标属于一种类别，那么它就不能属于另一种。

但是，当我们的数据集中存在狗或德牧的标签时，上面所提到的前提就是去了意义。这就是作者为什么不用 softmax，而用 logistic regression 来预测每个类别得分并使用一个阈值来对目标进行多标签预测。比阈值高的类别就是这个边界框真正的类别。

用简单一点的语言来说，其实就是对每种类别使用二分类的 logistic regression，即你要么是这种类别要么就不是，然后遍历所有类别，得到所有类别的得分，然后选取大于阈值的类别就好了。

xy_loss = object_mask * box_loss_scale * K.binary_crossentropy(raw_true_xy, raw_pred[..., 0:2], from_logits=True)
wh_loss = object_mask * box_loss_scale * 0.5 * K.square(raw_true_wh - raw_pred[..., 2:4])
confidence_loss = object_mask * K.binary_crossentropy(object_mask, raw_pred[..., 4:5], from_logits=True) + (1 - object_mask) * K.binary_crossentropy(object_mask, raw_pred[..., 4:5], from_logits=True) * ignore_mask
class_loss = object_mask * K.binary_crossentropy(true_class_probs, raw_pred[..., 5:], from_logits=True)

xy_loss = K.sum(xy_loss) / mf
wh_loss = K.sum(wh_loss) / mf
confidence_loss = K.sum(confidence_loss) / mf
class_loss = K.sum(class_loss) / mf
loss += xy_loss + wh_loss + confidence_loss + class_loss

以上是一段 keras 框架描述的 YOLO V3 的 loss func 代码。从上述代码看出：除了 $w, h$w,h 的损失函数依然采用平方差误差之外，其他部分的损失函数用的是二值交叉熵（binary_crossentropy）。

好的，到此为止 YOLO 家族终于解放了 (｡･∀･)ﾉﾞ (｡･∀･)ﾉﾞ (｡･∀･)ﾉﾞ (｡･∀･)ﾉﾞ

如果，你觉得不够还想看 YOLOV4 的话，我们继续