【目标检测】45、YOLOv3 | 针对小目标效果提升的 YOLO 网络_yolov3大目标和小目标

作者：你好赵伟 | 2024-03-16 10:20:15

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yolov3大目标和小目标

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论文： YOLOv3: An Incremental Improvement

代码：https://github.com/pjreddie/darknet

作者：Joseph Redmon

时间：2018.08

贡献：

提出了 DarkNet-53，并且使用其输出的 3 种不同尺度的特征进行后续的预测
不同于 YOLOv2 中使用 5 个候选框，YOLOv3 中使用 9 个候选框（3 种尺度，每个尺度 3 个规格）
使用 objectness 对框进行划分，分为 1 和 -1。
- 当某个预测框和 gt 的 IoU 最大时，被分配为 1，即每个 gt 只会被分配一个预测框
- 当某个预测框和 gt 的 IoU 不是最大，但也大于阈值（如 0.5）时，被分配为 -1，意为 “忽略”，即不参与 loss 计算
- 如果某个预测框没有被分配到任何 gt 去，则不会对分类或回归的 loss 产生任何影响，只会对 objectness loss 产生影响

一、背景

由于 YOLO 系列对小目标的检测效果一直不太好，所以 YOLOv3 主要是网络结构的改进，使其更适合小目标检测；

特征做的更细致，融入多持续特征图信息
候选框 B=9（3 种 scale，每种有 3 个规格）

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二、方法

YOLOv3 的整体过程：

首先，Backbone，输入大小为 416x416 的图像，经过 DarkNet-53，输出 8、16、32 倍下采样的特征图，大小分别为 56x56、26x26、13x13
然后，Neck，对这三种不同分辨率的特征图，使用 PAN 进行特征融合，让不同分辨率的特征更好的交互
最后，YOLO Head，在每个分辨率上的特征图上，分别预测类别和位置，使用 conv+bn+激活的形式来实现，每个分辨率上得到的是 $\times k \times channels$ 的形式的输出，其中 $k$ 为特征图的大小，channels =3 x (4(位置) + 1(objectness) + 类别个数)

1、Bounding box prediction

在 YOLO9000 中，使用如下方式来表达框的位置：

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其中预测值 tx, ty 并不是 anchor 的坐标，而是 anchor 的偏移量，同样的 tw, th 是先验框的缩放因子，先验框的大小由 k-means 聚类 xml 标签文件中保存的坐标位置得到。

YOLOv3 提出了 objectness score，使用 logistic 回归的方法来对每个框预测 objectness score：

1：当一个先验框和 gt 的 IoU 大于其他先验框时，objectness score = 1
-1：当一个先验框的 IoU 不是最大，但大于阈值时（0.5），则 objectness score = -1，不参与训练

YOLOv3 中的 objectness 可以理解成对应 True 和 False 逻辑值。

由于每个真实框只对应一个 objectness 标签为 1 的预测框，如果有些预测框跟真实框之间的 IoU 很大，但并不是最大的那个（比如大于 0.5），那么直接将其 objectness 标签设置为 0 当作负样本，可能并不妥当，所以就将其 objectness 标签设置为 -1，不参与损失函数的计算。

objectness 也可以表示目标在边界框内的概率。目标中心的网格和其相邻网格的 objectness 得分应该接近 1，而角落处的网格的 objectness 得分可能接近 0。

2、分类预测

作者使用 logistic classifier，使用二值交叉熵损失来进行分类训练

3、根据尺度进行预测

YOLOv3 在 3 个尺度上进行框的预测，最后输出三个信息：bbox、objectness、class

在 COCO 数据集中，就会在每个尺度上输出：

$N\times B \times [3*(4+1+80)]$ 偏移信息
1 个 objectness
80 个类别预测

预测要点：

使用 k-means 距离的方法来确定先验 bbox，9 个形心，然后使用尺度来将这些簇分开（因为最后的预测包括 3 个分辨率尺度，也就是给每个尺度上预测 3 个 anchor，9 个形心按照面积大小排列，然后按顺序分给 3 个尺度）
COCO 上的 9 个簇分别为：(10x13), (16x30),(33x23), (30x61), (62x45), (59x119), (116x90), (156x198), (373x326)。

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