Yolov3理论详解

Yolo系列采用了one-stage的识别方案，故名思意，就是一个阶段，图像进来之后，卷积提取特征，到和labels计算损失，他就一个阶段。相教于fasterrcnn,masterrcnn等需要生成大量候选框的two-stage方案，在识别速度上还是比较到位的，这样就使得它非常的实用，传说被美军应用在了导弹识别方面，传说的很玄乎，也确实，无论在速度还是准确率，yolov3都做的非常不错。

YOLOV3和retinanet模型在速度和map值的对比，yolov3用了很短的时间就达到了很高的map

我们看下yolov3的结构,先附上一张整体结构图。

YOLOV3整体结构图

从上到下我们走一遍YOLOV3流程。

1.A位置，当图像输入进来以后，图像的尺寸并不是正方形的，为了后面的计算方便，我们首先把他转换成能被32整除的正方形。为什么是32，整个网络要经过16次放缩变换（步长为2的卷积操作{替代池化}），最后得到的特征图尺寸是11*11 或者12*12或者14*14这样的方格。每次转换称的正方形图像并不是固定尺寸，这样就增强了网络适应不同大小图像的能力.

2.B位置,  一个conv2d是Convolution卷积+Batch Normalization+Leaky_relu激活的组合。Batch Normalization归一化替代正则，提升模型收敛速度。Leaky_relu软路激活解决了relu激活时负数不学习的问题。

  从A位置进来416*416*3的图像，经过了32(32个卷积核)*3*3(卷积核的尺寸3*3) 步长为1的卷积操作之后，变成了416*416*32的输出。

3.B到C过程中，我们看到图像尺寸从416*416转换成208*208，中间有一层步长为2的卷积层，来替代池化层。比单纯的用池化层效果要好一些。

4.C位置，这里是卷积和残差连接的组合，yolov3的残差连接是同模块内的残差连接，shape相同才能连接。

  C位置以下的resnet层 ，我们就不再说明了，原理和连接都是一致的。越往下，特征图的尺寸约小，特征核的层数越多。

5.我们看下E位置的尺寸是13*13*1024，D位置的尺寸是26*26*512 ，越往下的层越能识别大物体，而上面的层越能识别小物体，我们把上下两层相加，使得它同时具备了识别大物体和小物体的能力。上下两层即E层和D层怎么融合呢，我们把E层上采样，变成26*26*256，这样他就能和D层首尾相连进行拼合了。

6.拼合以后我们看到到了F位置，注意F位置的尺寸  (batch_size,26,26,75)，分类数是 70 ，这里却是75，多出来的五个就是,x,y,w,h,conf(是物体与不是物体的判断)。

F位置YOLO层

7.YOLO层是一个预测值和Lables目标值相减求损失的层。

　yolov3一共有三个ＹＯＬＯ层分别去训练网络，为什么有三个，较小的特征图有比较大的视野，教大的特征图有比较小的视野，这样yolo3就拥有了既能识别大目标也能识别小目标的能力，同时，一个点既能是一种分类，也可以属于另外的分类.

8.好了,pytorch执行loss.back()，反向传播，就开始训练了。