YOLOv3網絡結構和解析 （這個結構圖顯示的確實很詳細轉載下） YOLOv3網絡結構和解析

YOLOv3網絡結構和解析

dz4543 2019-05-09 23:03:07 17327 收藏 95

最後發佈:2019-05-09 23:03:07首發:2019-05-09 23:03:07

分類專欄： 計算機視覺

展開

學了這麼久的YOLOv3，把自己的學習心得記錄下。歡迎指正！

參考：
YOLOv3網絡結構細緻解析
基於keras-yolov3，原理及代碼細節的理解
論文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf
yolov3官網：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
Keras版本推薦：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
以及keras版本的解讀：https://danielack.github.io/2018/08/25/yolov3Keras實現解讀/

本文僅僅對於YOLO的網絡結構進行說明。

1

YOLOv3本身使用的是全卷積層，連圖或者說特徵圖的尺寸的修改都是通過卷積層來實現。來張YOLO論文的結構圖：

再來一個YOLO輸出時的顯示：

layer     filters    size              input                output
   0 conv     32  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  32 0.299 BF
   1 conv     64  3 x 3 / 2   416 x 416 x  32   ->   208 x 208 x  64 1.595 BF
   2 conv     32  1 x 1 / 1   208 x 208 x  64   ->   208 x 208 x  32 0.177 BF
   3 conv     64  3 x 3 / 1   208 x 208 x  32   ->   208 x 208 x  64 1.595 BF
   4 Shortcut Layer: 1
   5 conv    128  3 x 3 / 2   208 x 208 x  64   ->   104 x 104 x 128 1.595 BF
   6 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64 0.177 BF
   7 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128 1.595 BF
   8 Shortcut Layer: 5
   9 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64 0.177 BF
  10 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128 1.595 BF
  11 Shortcut Layer: 8
  12 conv    256  3 x 3 / 2   104 x 104 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
  13 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
  14 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
  15 Shortcut Layer: 12
  16 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
  17 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
  18 Shortcut Layer: 15
  19 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
  20 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
  21 Shortcut Layer: 18
  22 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
  23 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
  24 Shortcut Layer: 21
  25 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
  26 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
  27 Shortcut Layer: 24
  28 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
  29 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
  30 Shortcut Layer: 27
  31 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
  32 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
  33 Shortcut Layer: 30
  34 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
  35 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
  36 Shortcut Layer: 33
  37 conv    512  3 x 3 / 2    52 x  52 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  38 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  39 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  40 Shortcut Layer: 37
  41 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  42 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  43 Shortcut Layer: 40
  44 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  45 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  46 Shortcut Layer: 43
  47 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  48 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  49 Shortcut Layer: 46
  50 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  51 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  52 Shortcut Layer: 49
  53 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  54 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  55 Shortcut Layer: 52
  56 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  57 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  58 Shortcut Layer: 55
  59 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  60 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  61 Shortcut Layer: 58
  62 conv   1024  3 x 3 / 2    26 x  26 x 512   ->    13 x  13 x1024 1.595 BF
  63 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512 0.177 BF
  64 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024 1.595 BF
  65 Shortcut Layer: 62
  66 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512 0.177 BF
  67 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024 1.595 BF
  68 Shortcut Layer: 65
  69 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512 0.177 BF
  70 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024 1.595 BF
  71 Shortcut Layer: 68
  72 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512 0.177 BF
  73 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024 1.595 BF
  74 Shortcut Layer: 71
  75 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512 0.177 BF
  76 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024 1.595 BF
  77 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512 0.177 BF
  78 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024 1.595 BF
  79 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512 0.177 BF
  80 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024 1.595 BF
  81 conv     18  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x  18 0.006 BF
  82 yolo
  83 route  79
  84 conv    256  1 x 1 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x 256 0.044 BF
  85 upsample            2x    13 x  13 x 256   ->    26 x  26 x 256
  86 route  85 61
  87 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 768   ->    26 x  26 x 256 0.266 BF
  88 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  89 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  90 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  91 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256 0.177 BF
  92 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512 1.595 BF
  93 conv     18  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x  18 0.012 BF
  94 yolo
  95 route  91
  96 conv    128  1 x 1 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 128 0.044 BF
  97 upsample            2x    26 x  26 x 128   ->    52 x  52 x 128
  98 route  97 36
  99 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 384   ->    52 x  52 x 128 0.266 BF
 100 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
 101 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
 102 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
 103 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128 0.177 BF
 104 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256 1.595 BF
 105 conv     18  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x  18 0.025 BF
 106 yolo

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• 7
• 8
• 9
• 10
• 11
• 12
• 13
• 14
• 15
• 16
• 17
• 18
• 19
• 20
• 21
• 22
• 23
• 24
• 25
• 26
• 27
• 28
• 29
• 30
• 31
• 32
• 33
• 34
• 35
• 36
• 37
• 38
• 39
• 40
• 41
• 42
• 43
• 44
• 45
• 46
• 47
• 48
• 49
• 50
• 51
• 52
• 53
• 54
• 55
• 56
• 57
• 58
• 59
• 60
• 61
• 62
• 63
• 64
• 65
• 66
• 67
• 68
• 69
• 70
• 71
• 72
• 73
• 74
• 75
• 76
• 77
• 78
• 79
• 80
• 81
• 82
• 83
• 84
• 85
• 86
• 87
• 88
• 89
• 90
• 91
• 92
• 93
• 94
• 95
• 96
• 97
• 98
• 99
• 100
• 101
• 102
• 103
• 104
• 105
• 106
• 107
• 108

實際，這個已經告訴了我們每層的輸出情況。每層特徵圖的大小情況：

在前文網絡的基礎上，用紅色做了註釋。residual使用殘差結構。什麼是殘差結構？舉個例子在第一層殘差結構（其輸出爲208208128），其輸入爲20820864，經過3211和6433的卷積後，其生成的特徵圖與輸入疊加起來。其結構如下：

其疊加後的特徵圖作爲新的輸入輸入下一層。YOLO主體是由許多這種殘差模塊組成，減小了梯度爆炸的風險，加強了網絡的學習能力。

可以看到YOLO有3個尺度的輸出，分別在52×52，26×26，13×13。嗯，都是奇數，使得網格會有個中心位置。同時YOLO輸出爲3個尺度，每個尺度之間還有聯繫。比如說，13×13這個尺度輸出用於檢測大型目標，對應的26×26爲中型的，52×52用於檢測小型目標。上一張圖，我覺得很詳細看得懂。

這個檢測COCO（80個類的），所以其輸出需要構造爲：S×S×3×（5+class_number）。解釋下爲什麼是這樣。
YOLO將圖像劃分爲S×S的網格，當目標中心落在某個網格中，就用這個網格去檢測它，這是S×S的由來。爲什麼是3，是因爲每個網格需要檢測3個anchorbox（注意有3個尺度），所以對於每個尺度，其輸出爲S×S×3×？？？
對於一個anchorbox，它包含座標信息（x , y , w , h ）以及置信度，而這有5個信息；同時還會包含是否所有類別的信息，使用one-hot編碼。比如說有3個類:person、car、dog。檢測的結果是人，那麼就編碼爲[1,0,0]。可見所有類別信息都會被編碼，COCO有80個類別的話，便是5+80。所以，對於每個維度的輸出，其結果爲：$S×S×3×（5+80）=S×S×255S×S×3×（5+80）=S×S×255 S×S×3×（5+80） = S×S×255$S×S×3×（5+80）=S×S×255.
同時從上圖可以看到，其結果便是通過一些卷積操作，將輸出構造成這樣。並且將不同尺度的特徵圖疊加到一起，增加輸出的信息。這個圖可以好好看看。

                                </div><div><div></div></div>
            <link href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/mdeditor/markdown_views-60ecaf1f42.css" rel="stylesheet">
                            </div>
</article>