【目标检测】yolo系列：从yolov1到yolov5之YOLOv3详解及复现

在v1、v2的原理和技巧介绍之后，v3除了网络结构，其余的改变并不多。本文着重描述yolov3的原理细节。

相关阅读：
论文：YOLOv3: An Incremental Improvement
源码：https://github.com/ultralytics/yolov3

1. Yolov3网络结构

1.1 backbone：Darknet-53

Yolov3使用Darknet-53作为整个网络的分类骨干部分。backbone部分由Yolov2时期的Darknet-19进化至Darknet-53，加深了网络层数，引入了Resnet中的跨层加和操作。

1.2 网络结构解析

借鉴Yolo三部曲解读——Yolov3

主要结构

Yolov3是一个全卷积网络，只有卷积层，大量使用残差的跳层连接，并且为了降低池化带来的梯度负面效果，作者直接摒弃了POOLing，通过调节卷积步长控制输出特征图的尺寸，即用conv的stride来实现降采样。所以对于输入图片尺寸没有特别限制。

下图流程图中，输入图片以256✖️256✖️3作为样例。

思想

Yolov3借鉴了金字塔特征图思想，小尺寸特征图用于检测大尺寸物体，而大尺寸特征图检测小尺寸物体。特征图的输出维度为N✖️N✖️[3✖️(4+1+80)] ，N✖️N为输出特征图格点数，一共3个Anchor框，每个框有4维预测框数值

t

x

t_x

tx​,

t

y

t_y

ty​,

t

w

t_w

tw​,

t

h

t_h

th​，1维预测框置信度，80维物体类别数。所以第一层特征图的输出维度为8✖️8✖️255。

输出

Yolov3总共输出3个特征图，第一个特征图下采样32倍，第二个特征图下采样16倍，第三个下采样8倍。输入图像经过Darknet-53（无全连接层），再经过Yoloblock生成的特征图被当作两用，第一用为经过33卷积层、11卷积之后生成特征图一，第二用为经过1*1卷积层加上采样层，与Darnet-53网络的中间层输出结果进行拼接，产生特征图二。同样的循环之后产生特征图三。

concat操作

concat操作与加和操作的区别：

• 加和操作来源于ResNet思想，将输入的特征图，与输出特征图对应维度进行相加，即 y = f(x) + x；
• concat操作源于DenseNet网络的设计思路，将特征图按照通道维度直接进行拼接，例如8✖️8✖️16的特征图与8✖️8✖️16的特征图拼接后生成8✖️8✖️32的特征图。

上采样层

上采样层(upsample)：作用是将小尺寸特征图通过插值等方法，生成大尺寸图像。例如使用最近邻插值算法，将88的图像变换为1616。上采样层不改变特征图的通道数。为了加强算法对小目标检测的精确度，YOLOv3中采用类似FPN的upsample和融合做法（最后融合了3个scale，其他两个scale的大小分别是26×26和52×52），在多个scale的feature map上做检测。

• 缩小图像（或称为下采样（subsampled），如池化）的主要目的有两个：使得图像符合显示区域的大小；生成对应图像的缩略图。
• 放大图像（或称为上采样（upSampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像，从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。

总结：Yolo的整个网络，吸取了Resnet、Densenet、FPN的精髓，可以说是融合了目标检测当前业界最有效的全部技巧。

2. Yolo输出特征图解码（前向过程）

根据不同的输入尺寸，会得到不同大小的输出特征图，以上图为例，输入图片256 × 256 × 3为例，输出的特征图为8 × 8 × 255、16 × 16 × 255、32 × 32 × 255。在Yolov3的设计中，每个特征图的每个格子中，都配置3个不同的先验框，所以最后三个特征图，这里暂且reshape为8 × 8 × 3 × 85、16 × 16 × 3 × 85、32 × 32 × 3 × 85，这样更容易理解，在代码中也是reshape成这样之后更容易操作。

三张特征图就是整个Yolo输出的检测结果，检测框位置（4维）、检测置信度（1维）、类别（80维）都在其中，加起来正好是85维。特征图最后的维度85，代表的就是这些信息，而特征图其他维度N × N × 3，N × N代表了检测框的参考位置信息，3是3个不同尺度的先验框。下面详细描述怎么将检测信息解码出来：

先验框

在Yolov1中，网络直接回归检测框的宽、高，这样效果有限。所以在Yolov2中，改为了回归基于先验框的变化值，这样网络的学习难度降低，整体精度提升不小。
Yolov3沿用了Yolov2中关于先验框的技巧，并且使用k-means对数据集中的标签框进行聚类，得到类别中心点的9个框，作为先验框。在COCO数据集中（原始图片全部resize为416 × 416），九个框分别是 (10×13)，(16×30)，(33×23)，(30×61)，(62×45)，(59× 119)， (116 × 90)， (156 × 198)，(373 × 326) ，顺序为w × h。

注：先验框只与检测框的w、h有关，与x、y无关。

检测框解码

有了先验框与输出特征图，就可以解码检测框 x，y，w，h。

b

x

=

σ

(

t

x

)

+

c

x

b

y

=

σ

(

t

y

)

+

c

y

b

w

=

p

w

e

t

w

b

h

=

p

h

e

t

h

b_x = \sigma(t_x) + c_x \\ b_y = \sigma(t_y) + c_y \\ b_w = {p_w}e^{t_w} \\ b_h = {p_h}e^{t_h}

bx​=σ(tx​)+cx​by​=σ(ty​)+cy​bw​=pw​etw​bh​=ph​eth​
如下图所示，

σ

(

t

x

)

,

σ

(

t

y

)

\sigma(t_x), \sigma(t_y)

σ(tx​),σ(ty​) 是通过 Euler integral是基于矩形框中心点左上角格点坐标的偏移量， sigma是激活函数，论文中作者使用sigmoid。

p

w

,

p

h

{p_w}, {p_h}

pw​,ph​ 是先验框的宽、高，通过上述公式，计算出实际预测框的宽高

b

w

,

b

h

{b_w}, {b_h}

bw​,bh​，

e

t

{e^t}

et为采样率。

置信度

置信度在输出85维中占固定一位，由sigmoid函数解码即可，解码之后数值区间在[0，1]中。

类别解码

COCO数据集有80个类别，所以类别数在85维输出中占了80维，每一维独立代表一个类别的置信度。使用sigmoid激活函数替代了Yolov2中的softmax，取消了类别之间的互斥，可以使网络更加灵活。

三个特征图一共可以解码出 8 × 8 × 3 + 16 × 16 × 3 + 32 × 32 × 3 = 4032 个box以及相应的类别、置信度。这4032个box，在训练和推理时，使用方法不一样：

• 训练时：4032个box全部送入打标签函数，进行后一步的标签以及损失函数的计算。
• 推理时：选取一个置信度阈值，取出每一类得分大于一定阈值的框和得分进行排序，过滤掉低阈值box，利用框的位置和得分进行经过NMS（非极大值抑制），最后可以得出概率最大的边界框，也就是整个网络的预测结果了。

3. 训练策略与损失函数（反向过程）

训练策略

预测框一共分为三种情况：正例（positive）、负例（negative）、忽略样例（ignore）。

• 正例：任取一个ground truth，与4032个框全部计算IOU，IOU最大的预测框，即为正例。并且一个预测框，只能分配给一个ground truth。例如第一个ground truth已经匹配了一个正例检测框，那么下一个ground truth，就在余下的4031个检测框中，寻找IOU最大的检测框作为正例。ground truth的先后顺序可忽略。正例产生置信度loss、检测框loss、类别loss。预测框为对应的ground truth box标签（需要反向编码，使用真实的x、y、w、h计算出 [公式] ）；类别标签对应类别为1，其余为0；置信度标签为1。
• 忽略样例：正例除外，与任意一个ground truth的IOU大于阈值（论文中使用0.5），则为忽略样例。忽略样例不产生任何loss。
• 负例：正例除外（与ground truth计算后IOU最大的检测框，但是IOU小于阈值，仍为正例），与全部ground truth的IOU都小于阈值（0.5），则为负例。负例只有置信度产生loss，置信度标签为0。

损失函数

YOLOv3重要改变之一：No more softmaxing the classes。
YOLO v3现在对图像中检测到的对象执行多标签分类。

logistic回归用于对anchor包围的部分进行一个目标性评分(objectness score)，即这块位置是目标的可能性有多大。这一步是在predict之前进行的，可以去掉不必要anchor，可以减少计算量。

一些训练策略的解释

1.ground truth为什么不按照中心点分配对应的预测box？

在Yolov3的训练策略中，不再像Yolov1那样，每个cell负责中心落在该cell中的ground truth。原因是Yolov3一共产生3个特征图，3个特征图上的cell，中心是有重合的。训练时，可能最契合的是特征图1的第3个box，但是推理的时候特征图2的第1个box置信度最高。所以Yolov3的训练，不再按照ground truth中心点，严格分配指定cell，而是根据预测值寻找IOU最大的预测框作为正例。

2.为什么有忽略样例？

忽略样例是Yolov3中的点睛之笔。由于Yolov3使用了多尺度特征图，不同尺度的特征图之间会有重合检测部分。比如有一个真实物体，在训练时被分配到的检测框是特征图1的第三个box，IOU达0.98，此时恰好特征图2的第一个box与该ground truth的IOU达0.95，也检测到了该ground truth，如果此时给其置信度强行打0的标签，网络学习效果会不理想.

参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76802514

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