YOlO系列——yolo v3
文章目录
- 一、算法原理
- 二、网络结构
- 三、正负样本匹配规则
- 四、损失函数
- 五、边框预测
- 六、性能特点
- 七、应用场景
YOLO-v3(You Only Look Once version 3)是一种先进的目标检测算法,属于YOLO系列算法的第三代版本。以下是对YOLO-v3的详细介绍:
一、算法原理
YOLO-v3算法是一种one-stage的目标检测算法,它将图片划分成若干个网格,然后基于anchor机制生成先验框,只用一步就生成检测框。这种方法大大提升了算法的预测速度。YOLO-v3采用了多尺度预测的策略,能够同时检测到不同大小的目标。
二、网络结构
YOLO-v3的网络结构大致可分为三个部分:Backbone、PANet和Yolo Head。
- Backbone:YOLO-v3的backbone是Darknet-53,它采用了与ResNet相似的残差模块堆叠结构。Darknet-53一共有52个卷积层和1个全连接层,通过堆叠多个残差模块来提取图像特征。
- PANet:PANet(Path Aggregation
Network)是一种特征融合网络,它采用了自下而上、自上而下以及横向连接的方式,将不同尺度的特征图进行融合,从而提高了特征图的表达能力。 - Yolo Head:Yolo
Head是YOLO-v3的解码器部分,它采用了conv+bn+act模块和一个kernel_size=1x1的卷积分类层。通过1x1卷积代替全连接层进行分类,可以保留特征图上对应原图的空间结构信息,便于匹配到正样本时输出空间上对应的channel的值。
三、正负样本匹配规则
在YOLO-v3中,正负样本的匹配规则是:给每一个ground true box分配一个正样本,这个正样本是所有bbox中找一个与gt_box的重叠区域最大的一个预测框,也就是和该gt_box的IOU(Intersection over Union)最大的预测框。如果一个样本不是正样本,那么它既没有定位损失,也没有类别损失,只有置信度损失。
四、损失函数
YOLO-v3的损失函数包括类别损失、置信度损失和定位损失。其中,类别损失只考虑正样本,置信度损失考虑所有样本,定位损失也只考虑正样本。
五、边框预测
YOLO-v3通过预测tx、ty、tw、th这四个值来得到预测框的坐标。其中,tx、ty是目标中心点相对于该点所在网格左上角的偏移量,经过sigmoid归一化后得到值在[0,1]之间。tw、th是先验框的缩放因子,通过指数函数进行放大后再与先验框的宽和高相乘,得到预测框的宽和高。
六、性能特点
快速准确:YOLO-v3在保持高准确率的同时,具有较快的检测速度。
多尺度预测:通过多尺度融合,YOLO-v3能够检测到不同大小的目标。
端到端检测:YOLO-v3采用CNN对目标进行端到端的检测,无需额外的后处理步骤。
七、应用场景
YOLO-v3算法广泛应用于各种目标检测任务中,如自动驾驶、安防监控、人脸识别等领域。由于其快速准确的特点,YOLO-v3在实时检测任务中具有很高的应用价值。
综上所述,YOLO-v3是一种先进的目标检测算法,具有快速准确、多尺度预测和端到端检测等特点。它在各种应用场景中都表现出了优秀的性能。
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