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YOLOv3 | 核心主干网络，特征图解码，多类损失函数详解

news 文章来源：https://blog.csdn.net/Q52099999/article/details/133762991 2025/5/19 2:06:05

https://zhuanlan.zhihu.com/p/76802514)

文章目录

1. 核心改进
- 1.1主干网络
- 1.2 特征图解码
- - 1.2.1 检测框（位置，宽高）解码
  - 1.2.2 检测置信度解码
  - 1.2.3 类别解码
- 1.3 训练损失函数
- - 1.3.1 正负样本定义
  - 1.3.2 损失函数

1. 核心改进

1.1主干网络

更深,更宽

从v2的darknet-19到v3的darknet-53

并且引入了ResNet的网络

在这里插入图片描述

结构解析

（1）整个v3结构里面，是没有池化层和全连接层的。前向传播过程中，张量的尺寸变换是通过改变卷积核的步长来实现的

（2）yolo v3输出了3个不同尺度的feature map，如上图所示的y1, y2, y3。这也是v3论文中提到的为数不多的改进点：predictions across scales，这个实际借鉴了FPN(feature pyramid networks)，采用多尺度来对不同size的目标进行检测，越精细的grid cell就可以检测出越精细的物体，小尺寸特征图用于检测大尺寸物体，大尺寸特征图检测小尺寸物体。

特征图的输出维度为 $N \times N \times 255 = N \times N \times [3 \times （ 4 + 1 + 80 ）]$

N×N 为输出特征图格点数，对应原网络中有三种8×8,16×16,32×32

255则对应等式右边的3×（4+1+80）

3表示一共有3个Anchor框

而对于每个框有4维预测框数值(x, y, w, h），1维预测框置信度confidence，80维物体类别数（COCO数据集是80类）

所以

第一层特征图的输出维度为 8×8×255

第二层特征图输出16×16×255

第三层特征图输出32×32×255

（3）上采样层(upsample)：作用是将小尺寸特征图通过插值等方法，生成大尺寸图像。例如使用最近邻插值算法，将88的图像变换为1616。上采样层不改变特征图的通道数。

举一个例子

这里我们以 $256 \times 256$ 的输入尺度说明，看如下图各个尺寸和通道数的变化

图片出自Algernon

在这里插入图片描述

上面的网络输出的最后一个维度255是怎么用来训练呢？那就是要经过一个解码的步骤，将255按照实际意义**(output_size, output_size, anchor_per_scale, 5 + num_classes)**拆解出来，才能还原出我们预测的坐标。

1.2 特征图解码

解码就是说我们拿到特征图向量，怎么将他与实际的含义匹配呢

1.2.1 检测框（位置，宽高）解码

在Yolov1中，网络直接回归检测框的宽、高，这样效果有限。所以在Yolov2中，改为了回归基于先验框的变化值，这样网络的学习难度降低，整体精度提升不小。Yolov3沿用了Yolov2中关于先验框的技巧，并且使用k-means对数据集中的标签框进行聚类，得到类别中心点的9个框，作为先验框。先验框可以理解为在这个数据集中我的框普遍是接近这9个框的大小的

我们模型预测到相对于这几个框的

在COCO数据集中（原始图片全部resize为416 × 416），九个框分别是 (10×13)，(16×30)，(33×23)，(30×61)，(62×45)，(59× 119)， (116 × 90)， (156 × 198)，(373 × 326) ，顺序为( $p_w,p_h$ ) 宽，高

实际转换公式如下

其中

$b_x,b_y.b_w,b_h$ 是最终解码得到的检测框真实值

（b_w,b_h）还不是最终的值，还需要乘特征图下采样率

$t_x,t_y,t_w,t_h$ 是模型预测值

$c_x,c_y$ 是中心点左上角点的相对值

$\sigma$ 是激活函数，论文中作者使用sigmoid

在这里插入图片描述

1.2.2 检测置信度解码

置信度在输出85维中占固定一位，由sigmoid函数解码即可，解码之后数值区间在[0，1]中

1.2.3 类别解码

COCO数据集有80个类别，所以类别数在85维输出中占了80维，每一维独立代表一个类别的置信度

不过YOLOv3使用sigmoid激活函数替代了Yolov2中的softmax，取消了类别之间的互斥，可以使网络更加灵活。

1.3 训练损失函数

1.3.1 正负样本定义

预测框一共分为三种情况：正例（positive）、负例（negative）、忽略样例（ignore）对于每一种样例的损失计算方式不同

正例：任取一个ground truth，与4032个框全部计算IOU，IOU最大的预测框，即为正例。并且一个预测框，只能分配给一个ground truth。例如第一个ground truth已经匹配了一个正例检测框，那么下一个ground truth，就在余下的4031个检测框中，寻找IOU最大的检测框作为正例。ground truth的先后顺序可忽略。正例产生置信度loss、检测框loss、类别loss。预测框为对应的ground truth box标签（需要反向编码，使用真实的x、y、w、h计算出）；类别标签对应类别为1，其余为0；置信度标签为1。
忽略样例：正例除外，与任意一个ground truth的IOU大于阈值（论文中使用0.5），则为忽略样例。忽略样例不产生任何loss。
负例：正例除外（与ground truth计算后IOU最大的检测框，但是IOU小于阈值，仍为正例），与全部ground truth的IOU都小于阈值（0.5），则为负例。负例只有置信度产生loss，置信度标签为0。

1.3.2 损失函数

最终损失函数为

在这里插入图片描述

Yolov3 Loss为三个特征图Loss之和：

在这里插入图片描述

其中 $\lambda$ 为权重常数，控制检测框Loss、obj置信度Loss、noobj置信度Loss之间的比例，通常负例的个数是正例的几十倍以上，可以通过权重超参控制检测效果。
$\mathbf{1}_{ij}^{obj}$ 在正样本时正例则输出1，否则为0
$\mathbf{1}_{ij}^{noobj}$ 在负样本呢则输出1，否则为0
忽略样例都输出0
x、y、w、h使用MSE作为损失函数，也可以使用smooth L1 loss作为损失函数。smooth L1可以使训练更加平滑。置信度、类别标签由于是0，1二分类，所以使用交叉熵作为损失函数。

Algeronon对YOLOv3的这部分思考我觉得超级赞，引用如下

ground truth为什么不按照中心点分配对应的预测box？

（1）在Yolov3的训练策略中，不再像Yolov1那样，每个cell负责中心落在该cell中的ground truth。原因是Yolov3一共产生3个特征图，3个特征图上的cell，中心是有重合的。训练时，可能最契合的是特征图1的第3个box，但是推理的时候特征图2的第1个box置信度最高。所以Yolov3的训练，不再按照ground truth中心点，严格分配指定cell，而是根据预测值寻找IOU最大的预测框作为正例。

（2）笔者实验结果：第一种，ground truth先从9个先验框中确定最接近的先验框，这样可以确定ground truth所属第几个特征图以及第几个box位置，之后根据中心点进一步分配。第二种，全部4032个输出框直接和ground truth计算IOU，取IOU最高的cell分配ground truth。第二种计算方式的IOU数值，往往都比第一种要高，这样wh与xy的loss较小，网络可以更加关注类别和置信度的学习；其次，在推理时，是按照置信度排序，再进行nms筛选，第二种训练方式，每次给ground truth分配的box都是最契合的box，给这样的box置信度打1的标签，更加合理，最接近的box，在推理时更容易被发现。

Yolov1中的置信度标签，就是预测框与真实框的IOU，Yolov3为什么是1？

（1）置信度意味着该预测框是或者不是一个真实物体，是一个二分类，所以标签是1、0更加合理。

（2）笔者实验结果：第一种：置信度标签取预测框与真实框的IOU；第二种：置信度标签取1。第一种的结果是，在训练时，有些预测框与真实框的IOU极限值就是0.7左右，置信度以0.7作为标签，置信度学习有一些偏差，最后学到的数值是0.5，0.6，那么假设推理时的激活阈值为0.7，这个检测框就被过滤掉了。但是IOU为0.7的预测框，其实已经是比较好的学习样例了。尤其是coco中的小像素物体，几个像素就可能很大程度影响IOU，所以第一种训练方法中，置信度的标签始终很小，无法有效学习，导致检测召回率不高。而检测框趋于收敛，IOU收敛至1，置信度就可以学习到1，这样的设想太过理想化。而使用第二种方法，召回率明显提升了很高。

为什么有忽略样例？

（1）忽略样例是Yolov3中的点睛之笔。由于Yolov3使用了多尺度特征图，不同尺度的特征图之间会有重合检测部分。比如有一个真实物体，在训练时被分配到的检测框是特征图1的第三个box，IOU达0.98，此时恰好特征图2的第一个box与该ground truth的IOU达0.95，也检测到了该ground truth，如果此时给其置信度强行打0的标签，网络学习效果会不理想。

代码

qqwweee/keras-yolo3: A Keras implementation of YOLOv3 (Tensorflow backend) (github.com)

参考

【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3 - 知乎 (zhihu.com)

写给小白的YOLO介绍 - 知乎 (zhihu.com)

YOLO系列详解：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7_AI追随者的博客-CSDN博客

目标检测评价标准mAP - 知乎 (zhihu.com)

个人工作平台 (datafountain.cn)

yolo系列之yolo v3【深度解析】_yolov3-CSDN博客

从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现 | 机器之心 (jiqizhixin.com)

[从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现（下） | 机器之心 (jiqizhixin.com)](https://www.jiqizhixin.com/articles/042602?from=synced&keyword=从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现)

文章目录

1. 核心改进

1.1主干网络

1.2 特征图解码

1.2.1 检测框（位置，宽高）解码

1.2.2 检测置信度解码

1.2.3 类别解码

1.3 训练损失函数

1.3.1 正负样本定义

1.3.2 损失函数

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