YOLO v3网络

最新推荐文章于 2025-05-05 18:15:36 发布

计算机视觉从零学

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分类专栏：目标检测文章标签：深度学习人工智能

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1.Darknet-53 模型结构

这个网络主要是由一系列的1x1和3x3的卷积层组成（每个卷积层后都会跟一个BN层和一个LeakyReLU)层，作者说因为网络中有53个convolutional layers，所以叫做Darknet-53（2 + 12 + 1 + 22 + 1 + 82 + 1 + 82 + 1 + 4*2 + 1 = 53 按照顺序数，最后的Connected是全连接层也算卷积层，一共53个）。（卷积的strides默认为（1，1），padding默认为same，当strides为（2，2）时padding为valid）
在这里插入图片描述

2.YOLOv3 模型结构

从这儿盗了张图，它比较好的总结了YOLO v3的结构
在这里插入图片描述
原Darknet53中的尺寸是在图片分类训练集上训练的，所以输入的图像尺寸是256x256，下图是以YOLO v3 416模型进行绘制的，所以输入的尺寸是416x416，预测的三个特征层大小分别是52，26，13。
在上图中我们能够很清晰的看到三个预测层分别来自的什么地方，以及Concatenate层与哪个层进行拼接。注意Convolutional是指Conv2d+BN+LeakyReLU，和Darknet53图中的一样，而生成预测结果的最后三层都只是Conv2d。通过上图小伙伴们就能更加容易地搭建出YOLOv3的网络框架了。

3.目标边界框的预测

YOLOv3网络在三个特征图中分别通过(4+1+c) k个大小为11的卷积核进行卷积预测，k为预设边界框（bounding box prior）的个数（k默认取3），c为预测目标的类别数，其中4k个参数负责预测目标边界框的偏移量，k个参数负责预测目标边界框内包含目标的概率，ck个参数负责预测这k个预设边界框对应c个目标类别的概率。
下图给出了三个预测层的特征图大小以及每个特征图上预设边界框的尺寸（这些预设边界框尺寸都是作者根据COCO数据集聚类得到的）：
在这里插入图片描述

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