1、yolov3簡介
yolov3已經出來好久了，最近花了些時間分析了下yolov3的源碼。yolov3並沒有很大的創新，更多的是借鑑了最近兩年一些網絡構造技巧。不過不得不承認效果還是很讚的，在保持速度的前提下，提升了預測精度，尤其是小目標物體的檢測相比v1、v2來說得到了較大的改善。
yolov3的主要改進：調整了網絡結構；利用多尺度特徵進行目標檢測；對象分類用logistic取代了softmax。
2、網絡結構
以darknet-53爲例，具體結構如下：
其中Residual示意圖如下：
3、利用多尺度進行目標檢測
yolo2中也採用了passthrough結構來檢測細粒度特徵，在yolo3中則採用了3個不同尺度的特徵圖進行目標 檢測。三個尺度的特徵圖尺度相對輸入圖片的stride分別爲32、16、8；stride越大則特徵圖的局部野越大，能夠用於檢測較大的目標物體，stride越小則反之。同時，anchors的引入能夠使得網絡更好的進行學習。網絡中採用了9中尺度的先驗框，具體分配如下：
具體如下(黃色框爲gt，藍色框爲anchors)：
4、輸入到輸出的映射
輸出的數據分佈維度信息如下：
對於416*416的輸入圖像，沒個尺度特徵圖的每個網絡設置3個先驗框，總共有13*13*3 + 26 * 26 *3 + 52 * 52 * 3 = 10647個預測結果，沒個榆次是(4 + 1 + 80) = 85維向量。而yolo2中只有845個預測。
5、總結
yolo3借鑑了殘差 網絡，形成了更深的網絡層次，以及多尺度檢測，提升了map以及小物體檢測效果。
個人水平有限，很多東西也是參考了其他人的成果，在此表示感謝，如果文中有誤之處請指教，謝謝！