yolov3详细讲解
yolov3详细讲解
YOLO v3总结了自己在YOLO v2的基础上做的一些尝试性改进，有的尝试取得了成功，而有的尝试并没有提升模型性能。其中有两个值得一提的亮点，一个是使用残差模型，进一步加深了网络结构；另一个是使用FPN架构的实现多尺度检测。
YOLO v3的创新点有哪些？
- 全新的网络结构：DarkNet-53
- 融合了FPN
- 用逻辑回归替代softmax作为分类器
主干网络改进–Darknet-53
YOLOV3在YOLOV2的基础上引入了残差模块，并进一步加深了网络，改进后的网络有53个卷积层，取名为Darknet-53
FPN
YOLOV3借鉴了FPN的思想，从不同尺度提取特征。相比YOLOV2，YOLOV3提取最后3层特征图，不仅在每个特征图上分别独立做预测，同时通过将小特征图上采样到与大的特征图相同大小，然后与大的特征图拼接做进一步预测。用维度聚类的思想聚类出9种尺度的anchor box，将9种尺度的anchor box均匀的分配给3种尺度的特征图。
YOLOv3损失函数改进
YOLOv3对类别预测的代价函数进行了修改，并且没有用softmax。用了逻辑回归层来对每个类别做二分类。逻辑回归层主要用到sigmoid函数，该函数可以将输入约束在0~1的范围内，因此当一张图像经过特征提取后的某一类输出经过sigmoid函数约束后如果大于0.5，就表示属于该类，这样一个框就可以预测多个类别，代价函数用的是sigmoid的交叉熵。
yolov3中loss由三个部分组成：
1.box loss：也就预测框x, y, w, h的误差，yolov3原版用MSE loss计算。2.obj loss：预测框置信度误差，用BCE loss计算。3.class loss：预测框类别误差，用BCE loss对每个类别进行计算，这里有的小伙伴会有疑问，为什么不用softmax loss呢，这是因为yolov3的作者考虑到多标签分类问题，如果用softmax就只能预测1类了。
PS 感谢链接：
损失函数参考1
损失函数参考2
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