yolo类检测算法解析——yolo v3
每当听到有人问“如何入门计算机视觉”这个问题时，其实我心里是拒绝的，为何呢？由于咱们说的计算机视觉的发展史可谓很长了，它的分支不少，并且理论那是错综复杂交相辉映，就好像数学同样，如何学习数学？这问题彷佛有点笼统、有点宽泛。因此我都会具体问问你想入门计算机视觉的哪一个话题，只有顺着一个话题理论联合实际，才有可能扩展到几个话题。算法
yolo类算法，从开始到如今已经有了3代，咱们称之为v一、v二、v3，一路走来，让人能感受到的是算法的性能在不断的改进，以致于如今成为了开源通用目标检测算法的领头羊（ps：虽然本人一直都很欣赏SSD，可是不得不说V3版本已经达到目前的颠覆）。一直以来，有一个问题困扰许久，那就是如何检测两个距离很近的同类的物体，固然又或者是距离很近的不一样类的物体？绝大部分算法都会对传入的data作resize到一个更小的resolution，它们对于这种状况都会给出一个目标框，由于在它们的特征提取或者回归过程看来，这就是一个物体（可想原本就很近，一放缩之间的近距离愈加明显了），而事实上这是两个同（或不一样）类型的物体靠的很近，这个难题是目标检测和跟踪领域的一个挑战。就好像对小目标的检测，一直以来也被看作是算法的一种评估。可是啊，v3版本却作到了，它对这种距离很近的物体或者小物体有很好的鲁棒性，虽然不能保证百分百，可是这个难题获得了很大程度的解决，激发我对yolo类算法的研究。这也是为何写这篇文章的目的，在于见证一下这个算法的神奇。其实，百分百的检测，在我看来事实上是不存在的，随着时间的推移，环境的变化，任何妄言百分百准确的算法都是扯，只能是相互调整吧。前几天uber撞人事件其实我最关注的应该是哪一个环节存在的问题，还须要改进，撞人是不可避免的，无人车的存在不是让事故不发生，而是让社会进步，科技发展，逐步下降事故发生率的同时改善人们的生活质量。网络
yolo的v1和v2都不如SSD算法，原谅这么直白，缘由是v1版本的448和v2版本的416都不如SSD的300，固然以上结论都是实验测的，v3版本的416应该比SSD512好，可见其性能。架构
对官方yolo作了实验，实验中，采用同一个视频、同一张显卡，在阈值为0.3的前提下，对比了v3和v2的测试效果以后，有了下面两个疑问：性能
1.为何v3和v2版本的测试性能提升很大，但速度却没有下降？学习
2.为何v3性能上能有这么大的改进？或者说为何v3在没有提升输入数据分辨率的前提下，对小目标检测变得这么好？测试
要回答上述两个问题，必需要看看做者发布的v3论文了，将v3和v2不同的地方总结一下：spa
- loss不一样：做者v3替换了v2的softmax loss 变成logistic loss，并且每一个ground truth只匹配一个先验框。
- anchor bbox prior不一样：v2做者用了5个anchor，一个折衷的选择，因此v3用了9个anchor，提升了IOU。
- detection的策略不一样：v2只有一个detection，v3一下变成了3个，分别是一个下采样的，feature map为13*13，还有2个上采样的eltwise sum，feature map为26*26，52*52，也就是说v3的416版本已经用到了52的feature map，而v2把多尺度考虑到训练的data采样上，最后也只是用到了13的feature map，这应该是对小目标影响最大的地方。
- backbone不一样：这和上一点是有关系的，v2的darknet-19变成了v3的darknet-53，为啥呢？就是须要上采样啊，卷积层的数量天然就多了，另外做者仍是用了一连串的3*三、1*1卷积，3*3的卷积增长channel，而1*1的卷积在于压缩3*3卷积后的特征表示，这波操做很具备实用性，一增一减，效果棒棒。
为何有这么大的提升？我指的是v2和v3比，一样是416的feature map，我感受是v2做者当时也是作了不少尝试和借鉴，实现了匹敌SSD的效果，可是他由于被借鉴的内容所困扰，致使性能的停留，所以v3再借鉴，应该是参考了DSSD和FPN，这应该是以后的潮流了，作了一下结果性能提升很大，可能做者本人都没想到。可是做者目前没有写篇论文，认为没有创造性实质性的改变，写了一个report，科研的精神值得确定！若是对比v2和v3你会发现反差确实很大，因此上面的问题才不奇怪。日志
又为何速度没有降低？电脑上同环境测都是15帧左右。先看一下打印的日志：code
v2的日志信息：
Demo layer filters size input output 0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0.299 BFLOPs 1 max 2 x 2 / 2 416 x 416 x 32 -> 208 x 208 x 32 2 conv 64 3 x 3 / 1 208 x 208 x 32 -> 208 x 208 x 64 1.595 BFLOPs 3 max 2 x 2 / 2 208 x 208 x 64 -> 104 x 104 x 64 4 conv 128 3 x 3 / 1 104 x 104 x 64 -> 104 x 104 x 128 1.595 BFLOPs 5 conv 64 1 x 1 / 1 104 x 104 x 128 -> 104 x 104 x 64 0.177 BFLOPs 6 conv 128 3 x 3 / 1 104 x 104 x 64 -> 104 x 104 x 128 1.595 BFLOPs 7 max 2 x 2 / 2 104 x 104 x 128 -> 52 x 52 x 128 8 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 9 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 10 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 11 max 2 x 2 / 2 52 x 52 x 256 -> 26 x 26 x 256 12 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 13 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 14 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 15 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 16 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 17 max 2 x 2 / 2 26 x 26 x 512 -> 13 x 13 x 512 18 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 19 conv 512 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BFLOPs 20 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 21 conv 512 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BFLOPs 22 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 23 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x1024 3.190 BFLOPs 24 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x1024 3.190 BFLOPs 25 route 16 26 conv 64 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 64 0.044 BFLOPs 27 reorg / 2 26 x 26 x 64 -> 13 x 13 x 256 28 route 27 24 29 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x1280 -> 13 x 13 x1024 3.987 BFLOPs 30 conv 125 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 125 0.043 BFLOPs 31 detection mask_scale: Using default '1.000000' Loading weights from yolo-voc.weights...Done!
v3的日志信息：视频
Demo layer filters size input output 0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0.299 BFLOPs 1 conv 64 3 x 3 / 2 416 x 416 x 32 -> 208 x 208 x 64 1.595 BFLOPs 2 conv 32 1 x 1 / 1 208 x 208 x 64 -> 208 x 208 x 32 0.177 BFLOPs 3 conv 64 3 x 3 / 1 208 x 208 x 32 -> 208 x 208 x 64 1.595 BFLOPs 4 res 1 208 x 208 x 64 -> 208 x 208 x 64 5 conv 128 3 x 3 / 2 208 x 208 x 64 -> 104 x 104 x 128 1.595 BFLOPs 6 conv 64 1 x 1 / 1 104 x 104 x 128 -> 104 x 104 x 64 0.177 BFLOPs 7 conv 128 3 x 3 / 1 104 x 104 x 64 -> 104 x 104 x 128 1.595 BFLOPs 8 res 5 104 x 104 x 128 -> 104 x 104 x 128 9 conv 64 1 x 1 / 1 104 x 104 x 128 -> 104 x 104 x 64 0.177 BFLOPs 10 conv 128 3 x 3 / 1 104 x 104 x 64 -> 104 x 104 x 128 1.595 BFLOPs 11 res 8 104 x 104 x 128 -> 104 x 104 x 128 12 conv 256 3 x 3 / 2 104 x 104 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 13 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 14 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 15 res 12 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 256 16 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 17 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 18 res 15 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 256 19 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 20 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 21 res 18 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 256 22 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 23 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 24 res 21 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 256 25 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 26 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 27 res 24 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 256 28 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 29 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 30 res 27 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 256 31 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 32 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 33 res 30 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 256 34 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 35 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 36 res 33 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 256 37 conv 512 3 x 3 / 2 52 x 52 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 38 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 39 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 40 res 37 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 512 41 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 42 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 43 res 40 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 512 44 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 45 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 46 res 43 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 512 47 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 48 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 49 res 46 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 512 50 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 51 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 52 res 49 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 512 53 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 54 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 55 res 52 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 512 56 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 57 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 58 res 55 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 512 59 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 60 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 61 res 58 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 512 62 conv 1024 3 x 3 / 2 26 x 26 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 63 conv 512 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BFLOPs 64 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 65 res 62 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x1024 66 conv 512 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BFLOPs 67 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 68 res 65 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x1024 69 conv 512 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BFLOPs 70 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 71 res 68 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x1024 72 conv 512 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BFLOPs 73 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 74 res 71 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x1024 75 conv 512 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BFLOPs 76 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 77 conv 512 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BFLOPs 78 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 79 conv 512 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BFLOPs 80 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BFLOPs 81 conv 255 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 255 0.088 BFLOPs 82 detection 83 route 79 84 conv 256 1 x 1 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x 256 0.044 BFLOPs 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 BFLOPs 88 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 89 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 90 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 91 conv 256 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BFLOPs 92 conv 512 3 x 3 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BFLOPs 93 conv 255 1 x 1 / 1 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 255 0.177 BFLOPs 94 detection 95 route 91 96 conv 128 1 x 1 / 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 128 0.044 BFLOPs 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 BFLOPs 100 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 101 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 102 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 103 conv 128 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BFLOPs 104 conv 256 3 x 3 / 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOPs 105 conv 255 1 x 1 / 1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 255 0.353 BFLOPs 106 detection Loading weights from yolov3.weights...Done!
百度百科：FLOPS（即“每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”），是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤为是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正由于FLOPS字尾的那个S，表明秒，而不是复数，因此不能省略掉。
在这里所谓的“浮点运算”，实际上包括了全部涉及小数的运算。这类运算在某类应用软件中经常出现，而它们也比整数运算更花时间。现今大部分的处理器中，都有一个专门用来处理浮点运算的“浮点运算器”（FPU）。也所以FLOPS所量测的，实际上就是FPU的执行速度。而最经常使用来测量FLOPS的基准程式（benchmark）之一，就是
Linpack。
可能的缘由：yolov2是一个纵向自上而下的网络架构，随着channel数目的不断增长，FLOPS是不断增长的，而v3网络架构是横纵交叉的，看着卷积层多，其实不少多channel的卷积层没有继承性，另外，虽然yolov3增长了anchor centroid，可是对ground truth的估计变得更加简单，每一个ground truth只匹配一个先验框，并且每一个尺度只预测3个框，v2预测5个框。这样的话也下降了复杂度。
因此这发展的历程应该是这样的：
yolo——SSD——yolov2——FPN、Focal loss、DSSD......——yolov3
最后总结，yolo算法的性能一直都没有被v2发挥出来，而真正被v3发挥出来了，v3此次的借鉴效果实在是太好了。
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