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yolov3算法及其改进

news 2025/9/24 8:22:34

yolov3算法及其改进

  • 1、yolov3简介
  • 2、yolov3的改进
    • 2.1、backbone的改进
      • 2.1.1、darknet19相对于vgg16有更少的参数，同时具有更快的速度和更高的精度
      • 2.1.2、resnet101和darknet53，同样具有残差结构，精度也类似，但是darknet具有更高的速度
    • 2.2、FPN
    • 2.3、anchor-base与grid-cell
  • 3、yolov3的坐标表示和正负样本匹配
  • 4、yolov3的损失函数

1、yolov3简介

在这里插入图片描述

  • YOLOV3的实时性和精确性在当时比较好，广泛应用于工业界
  • YOLOV3在backbone网络结构上应用残差连接思想来解决深度网络的梯度消失问题
  • YOLOV3最显著的改进就是在三个尺度上以相同的方式来进行目标检测，这使得科技检测到不同规模的目标
  • YOLOV3损失函数是将之前的softmax改为logit
  • 在最后推理阶段YOLOV3对3个检测层的预测结果进行非最大抑制（NMS）来确定最终的检测结果

在这里插入图片描述

2、yolov3的改进

2.1、backbone的改进

yolov3主要基于darknet53进行构建，除此之外还有VGG，darknet19，resnet101，darknet53等等

2.1.1、darknet19相对于vgg16有更少的参数，同时具有更快的速度和更高的精度

  • 较少的参数量：使用1x1的卷积代替了FC，同时 darknet19使用1x1的卷积进行通道缩减，而VGG使用3X3卷积，通道数几乎不变
  • 较快的速度：1x1卷积的bottleneck设计也会有速

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