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论文：YOLOv3: An Incremental Improvement

YOLO系列的目标检测算法可以说是目标检测史上的宏篇巨作，接下来我们来详细介绍一下YOLO v3算法内容，v3的算法是在v1和v2的基础上形成的，所以有必要先回忆： 一文看懂YOLO v1，一文看懂YOLO v2，目标检测map，一文看懂YOLO v4，一文看懂YOLO v5，一文看懂yolov8，yolov5模型剪枝。

网络结构

从这儿盗了张图，这张图很好的总结了YOLOV3的结构，让我们对YOLO有更加直观的理解。
DBL:代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky relu。
resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。不懂resnet请戳这儿
concat：张量拼接。将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接。拼接的操作和残差层add的操作是不一样的，拼接会扩充张量的维度，而add只是直接相加不会导致张量维度的改变。

后面我们一起分析网络一些细节与难懂的地方

backbone：darknet-53

为了达到更好的分类效果，作者自己设计训练了darknet-53。作者在ImageNet上实验发现这个darknet-53，的确很强，相对于ResNet-152和ResNet-101，darknet-53不仅在分类精度上差不多，计算速度还比ResNet-152和ResNet-101强多了，网络层数也比他们少。

Yolo_v3使用了darknet-53的前面的52层（没有全连接层），yolo_v3这个网络是一个全卷积网络，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，用conv的stride来实现降采样。在这个网络结构中，使用的是步长为2的卷积来进行降采样。

为了加强算法对小目标检测的精确度，YOLO v3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。

作者在3条预测支路采用的也是全卷积的结构，其中最后一个卷积层的卷积核个数是255，是针对COCO数据集的80类：3*(80+4+1)=255，3表示一个grid cell包含3个bounding box，4表示框的4个坐标信息，1表示objectness score。

output

所谓的多尺度就是来自这3条预测之路，y1,y2和y3的深度都是255，边长的规律是13:26:52。yolo v3设定的是每个网格单元预测3个box，所以每个box需要有(x, y, w, h, confidence)五个基本参数，然后还要有80个类别的概率。所以3×(5 + 80) = 255。这个255就是这么来的。

下面我们具体看看y1,y2,y3是如何而来的。
网络中作者进行了三次检测，分别是在32倍降采样，16倍降采样，8倍降采样时进行检测,这样在多尺度的feature map上检测跟SSD有点像。在网络中使用up-sample（上采样）的原因:网络越深的特征表达效果越好，比如在进行16倍降采样检测，如果直接使用第四次下采样的特征来检测，这样就使用了浅层特征，这样效果一般并不好。如果想使用32倍降采样后的特征，但深层特征的大小太小，因此yolo_v3使用了步长为2的up-sample（上采样），把32倍降采样得到的feature map的大小提升一倍，也就成了16倍降采样后的维度。同理8倍采样也是对16倍降采样的特征进行步长为2的上采样，这样就可以使用深层特征进行detection。

作者通过上采样将深层特征提取，其维度是与将要融合的特征层维度相同的（channel不同）。如下图所示，85层将13×13×256的特征上采样得到26×26×256，再将其与61层的特征拼接起来得到26×26×768。为了得到channel255，还需要进行一系列的3×3，1×1卷积操作，这样既可以提高非线性程度增加泛化性能提高网络精度，又能减少参数提高实时性。52×52×255的特征也是类似的过程。

从图中，我们可以看出y1,y2,y3的由来。

Bounding Box

YOLO v3的Bounding Box由YOLOV2又做出了更好的改进。在yolo_v2和yolo_v3中，都采用了对图像中的object采用k-means聚类。 feature map中的每一个cell都会预测3个边界框（bounding box） ，每个bounding box都会预测三个东西：（1）每个框的位置（4个值，中心坐标tx和ty，，框的高度bh和宽度bw），（2）一个objectness prediction ，（3）N个类别，coco数据集80类，voc20类。

三次检测，每次对应的感受野不同，32倍降采样的感受野最大，适合检测大的目标，所以在输入为416×416时，每个cell的三个anchor box为(116 ,90); (156 ,198); (373 ,326)。16倍适合一般大小的物体，anchor box为(30,61); (62,45); (59,119)。8倍的感受野最小，适合检测小目标，因此anchor box为(10,13); (16,30); (33,23)。所以当输入为416×416时，实际总共有（52×52+26×26+13×13）×3=10647个proposal box。

感受一下9种先验框的尺寸，下图中蓝色框为聚类得到的先验框。黄色框式ground truth，红框是对象中心点所在的网格。

这里注意bounding box 与anchor box的区别：
Bounding box它输出的是框的位置（中心坐标与宽高），confidence以及N个类别。
anchor box只是一个尺度即只有宽高。

LOSS Function

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。

如果模板框不是最佳的即使它超过我们设定的阈值，我们还是不会对它进行predict。
不同于faster R-CNN的是，yolo_v3只会对1个prior进行操作，也就是那个最佳prior。而logistic回归就是用来从9个anchor priors中找到objectness score(目标存在可能性得分)最高的那一个。logistic回归就是用曲线对prior相对于 objectness score映射关系的线性建模。

	lxy, lwh, lcls, lconf = ft([0]), ft([0]), ft([0]), ft([0])
    txy, twh, tcls, indices = build_targets(model, targets)#在13 26 52维度中找到大于iou阈值最适合的anchor box 作为targets
    #txy[维度(0:2),(x,y)] twh[维度(0:2),(w,h)] indices=[0,anchor索引，gi，gj]

    # Define criteria
    MSE = nn.MSELoss()
    CE = nn.CrossEntropyLoss()
    BCE = nn.BCEWithLogitsLoss()

    # Compute losses
    h = model.hyp  # hyperparameters
    bs = p[0].shape[0]  # batch size
    k = h['k'] * bs  # loss gain
    for i, pi0 in enumerate(p):  # layer i predictions, i
        b, a, gj, gi = indices[i]  # image, anchor, gridx, gridy
        tconf = torch.zeros_like(pi0[..., 0])  # conf


        # Compute losses
        if len(b):  # number of targets
            pi = pi0[b, a, gj, gi]  # predictions closest to anchors 找到p中与targets对应的数据lxy
            tconf[b, a, gj, gi] = 1  # conf
            # pi[..., 2:4] = torch.sigmoid(pi[..., 2:4])  # wh power loss (uncomment)

            lxy += (k * h['xy']) * MSE(torch.sigmoid(pi[..., 0:2]),txy[i])  # xy loss
            lwh += (k * h['wh']) * MSE(pi[..., 2:4], twh[i])  # wh yolo loss
            lcls += (k * h['cls']) * CE(pi[..., 5:], tcls[i])  # class_conf loss

        # pos_weight = ft([gp[i] / min(gp) * 4.])
        # BCE = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=pos_weight)
        lconf += (k * h['conf']) * BCE(pi0[..., 4], tconf)  # obj_conf loss
    loss = lxy + lwh + lconf + lcls

以上是一段pytorch框架描述的yolo v3 的loss_function代码。忽略恒定系数不看，以下我想着重说几点：

• 首先，yolov3要先build target，对于某个ground truth，首先要确定其中心点要落在哪个cell上，然后计算这个cell的每个anchor与ground truth的IOU值，计算IOU值时不考虑坐标，只考虑形状(因为anchor没有坐标xy信息)，所以先将anchor与ground truth的中心点都移动到同一位置（原点），然后计算出对应的IOU值，IOU值最大的那个先验框anchor与ground truth匹配作为正样本参与训练，对应的预测框用来预测这个ground truth。那么正样本应该如何找？label中存放着[image,class,x(归一化),y,w(归一化),h],我们可以用这些坐标在对应13×13 Or 26×26 or 52×52的map中分别于9个anchor算出iou，找到符合要求的，把索引与位置记录好。用记录好的索引位置找到predict的anchor box。
• xywh是由均方差来计算loss的，其中预测的xy进行sigmoid来与lable xy求差，label xy是grid cell中心点坐标，其值在0-1之间，所以predict出的xy要sigmoid。
• 分类用的多类别交叉熵，置信度用的二分类交叉熵。只有正样本才参与class，xywh的loss计算，负样本只参与置信度loss。

参考文章：
https://towardsdatascience.com/yolo-v3-object-detection-53fb7d3bfe6b
https://blog.csdn.net/yanzi6969/article/details/80505421
https://blog.csdn.net/chandanyan8568/article/details/81089083
https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80202337