YOLO系列(2)

小名叫咸菜

于 2025-03-13 10:35:50 发布

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文章标签：人工智能机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2402_88408747/article/details/146224167

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YOLO-V3

终于到V3了，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测
特征做的更细致，融入多持续特征图信息来预测不同规格物体
先验框更丰富了，3种scale，每种3个规格，一共9种
softmax改进，预测多标签任务

多scale

为了能检测到不同大小的物体，设计了3个scale

scale变换经典方法

左图：图像金字塔；右图：单一的输入；

左图：对不同的特征图分别利用；右图：不同的特征图融合后进行预测；

残差连接-为了更好的特征

从今天的角度来看，基本所有网络架构都用上了残差连接的方法

V3中也用了resnet的思想，堆叠更多的层来进行特征提取

核心网络架构

没有池化和全连接层，全部卷积

下采样通过stride为2实现3种scale，更多先验框

基本上当下经典做法全融入了

先验框设计

YOLO-V2中选了5个，这回更多了，一共有9种

13*13特征图上：(116x90)，(156x198)，(373x326)

26*26特征图上：(30x61)，(62x45)，(59x119)

52*52特征图上：(10x13)，(16x30)，(33x23)

softmax层替代

物体检测任务中可能一个物体有多个标签

logistic激活函数来完成，这样就能预测每一个类别是/不是

确定要放弃本次机会？

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小名叫咸菜

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