yolo--v3相对于yolo--v2有哪些改进？

最新推荐文章于 2024-10-12 19:20:52 发布

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最新推荐文章于 2024-10-12 19:20:52 发布 · 644 阅读

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YOLOv3通过升级到更深的Darknet-53网络、引入多尺度锚点和SPP模块、优化边界框损失及增强数据预处理，实现了在保持高速度的同时显著提升目标检测的准确性，尤其是在COCO数据集上的表现更为出色。

骨干网络的改进：
- Darknet-53：YOLOv3采用了Darknet-53作为其骨干网络，这个网络比YOLOv2中使用的Darknet-19更深，拥有53层。Darknet-53通过使用残差连接和深度可分离卷积（depthwise separable convolutions）来增加网络的深度而不显著增加计算成本。这使得YOLOv3能够学习到更复杂的特征表示，从而提高检测性能。
锚点框的优化：
- 多尺度锚点：YOLOv3引入了三种不同尺度的锚点框，分别对应于输入图像的1/32、1/16和1/8尺度的特征图。这样的设计使得YOLOv3能够更好地检测不同尺寸的物体，尤其是小物体。
多尺度预测：
- 特征金字塔：YOLOv3在三个不同尺度的特征图上进行预测，这允许模型捕捉到不同大小的物体。这种多尺度预测策略提高了模型对各种尺寸物体的检测能力。
空间金字塔池化的改进：
- SPP模块：YOLOv3在Darknet-53中加入了SPP模块，该模块通过在不同位置应用不同大小的池化操作来捕获空间信息。这有助于模型理解物体在图像中的相对位置，提高了检测的准确性和鲁棒性。
损失函数的调整：
- 边界框损失：YOLOv3对边界框损失进行了调整，使其更加关注于预测边界框的准确性。这包括对边界框坐标的损失函数进行了修改，以减少对小物体的检测误差。
训练策略的改进