YOLOv3没有比这详细的了吧

YOLOv3:目标检测基于YOLOv2的改进

在目标检测领域,YOLO(You Only Look Once)系列以其出色的性能和速度而闻名。YOLOv3作为该系列的第三个版本,不仅继承了前身YOLOv2的优势,还在多个方面进行了创新和改进。本文将深入探讨YOLOv3的架构、关键技术以及与YOLOv2相比所做的改进。
在这里插入图片描述YOLOv3:在座的都是trash,不是针对谁,这图画的过分了?!!

YOLOv3简介

YOLOv3介绍

YOLOv3(You Only Look Once version 3)是一种流行的实时目标检测算法,由Joseph Redmon等人提出。它是YOLO系列的第三个版本,在精度和速度上都有显著提升。

核心思想

YOLOv3将目标检测任务视为一个回归问题,通过单个神经网络模型直接在整个图像上预测目标的类别和边界框。相比于传统的目标检测算法,YOLOv3具有以下特点:

  1. 单次前向传播: YOLOv3通过单次前向传播即可同时预测出图像中所有目标的类别和位置信息,而不需要像其他方法一样使用多次滑动窗口或候选框。
  2. 多尺度特征图: YOLOv3使用了多尺度的特征图来检测不同尺度的目标,这样可以提高对小目标和远处目标的检测效果。
  3. 多尺度预测框: YOLOv3在每个尺度上使用不同大小的锚框(anchor boxes),以适应不同大小和形状的目标。
  4. 交叉特征融合: YOLOv3通过将不同层次的特征图进行融合,从而提高了目标检测的准确性和稳定性。
  5. 分类与定位的联合训练: YOLOv3将目标检测任务分解为目标分类和边界框定位两个子任务,并进行联合训练,从而更好地优化目标检测性能。

应用场景

YOLOv3在速度和准确性之间取得了良好的平衡,适用于需要实时目标检测的应用场景,如自动驾驶、视频监控、智能家居等领域。同时,其简单的设计和易用性也使其成为学术界和工业界广泛应用的目标检测算法之一。

YOLOv2与YOLOv3的比较

YOLOv2的贡献

  • 快速检测:YOLOv2通过减少计算量和优化网络结构,实现了快速的目标检测。
  • 批量归一化:引入批量归一化技术,提高了训练的稳定性和速度。

YOLOv3的改进

  • 更深的基础网络:从Darknet-19升级到Darknet-53,增强了特征提取的能力。
  • 多尺度预测:在不同尺度上进行预测,更好地捕捉不同大小的目标。
  • 特征融合:通过低层次和高层次特征的融合,提高了小目标的检测准确率。
  • 锚点框优化:改进了锚点框的设计,使其更适应目标的实际形状。
  • 复合损失函数:引入了同时考虑类别和空间位置的损失函数。

YOLOv3的关键技术

YOLOv3广泛采用了深度可分离卷积,这种卷积操作既减少了模型的参数数量,也降低了计算量。

YOLOv3中的深度可分离卷积

深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作,它将传统的卷积操作分成两个步骤:深度卷积和逐点卷积。以下是YOLOv3中深度可分离卷积的介绍:

在这里插入图片描述

深度卷积(Depthwise Convolution)

  • 作用: 深度卷积只对输入的每个通道进行卷积操作,产生相同数量的输出通道。
  • 优势: 由于每个通道之间的卷积是独立进行的,因此深度卷积在减少计算量的同时保持了特征图的维度。
  • 效果: 深度卷积可以提取输入特征图的空间信息。

逐点卷积(Pointwise Convolution)

  • 作用: 逐点卷积是指使用1x1的卷积核对深度卷积的输出进行卷积操作。
  • 优势: 逐点卷积用较少的参数进行卷积操作,从而减少了计算量和存储需求。
  • 效果: 逐点卷积可以将特征图的维度映射到任意大小,并且可以引入非线性。

YOLOv3中的应用

在YOLOv3中,深度可分离卷积被广泛应用于模型的各个层次,特别是在骨干网络和特征提取层中。通过使用深度可分离卷积,YOLOv3能够在减少计算量的同时保持模型的准确性,并且能够更好地处理不同尺度和大小的目标。

空间金字塔池化

空间金字塔池化是一种用于解决目标检测和图像分类任务中输入尺寸不固定的图像的技术。它允许神经网络在处理具有不同尺寸的图像时,能够自适应地对其进行特征提取。
在这里插入图片描述

概念

多尺度池化: 空间金字塔池化将输入图像分成不同大小的网格,并在每个网格上应用池化操作。不同尺度的池化操作可以捕获图像的全局、半局部和局部特征。

固定大小输出: 不同大小的网格会产生不同大小的特征图,但是空间金字塔池化将这些特征图转换为固定大小的特征向量,以便输入到后续的全连接层或分类器中。
在这里插入图片描述

SPP样例代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class SPP(nn.Module):
    def __init__(self, levels=[1, 2, 4]):
        super(SPP, self).__init__()
        self.levels = levels

    def forward(self, x):
        N, C, H, W = x.size()
        pooled_features = []

        for level in self.levels:
            # 计算每个级别的池化大小
            pool_size = (H // level, W // level)
            # 进行最大池化
            pooled = F.max_pool2d(x, kernel_size=pool_size, stride=pool_size).view(N, -1)
            pooled_features.append(pooled)

        # 拼接所有级别的池化结果
        output = torch.cat(pooled_features, dim=1)
        return output

# 创建一个简单的神经网络模型,将SPP层添加到网络中
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.spp = SPP()  # 使用默认的SPP配置
        self.fc = nn.Linear(256 * sum([level ** 2 for level in [1, 2, 4]]), 10)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = F.max_pool2d(x, kernel_size=2, stride=2)
        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = self.spp(x)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建一个简单的神经网络实例
model = SimpleCNN()

# 定义输入数据
inputs = torch.randn(64, 3, 32, 32)  # 64张3通道的32x32大小的图像

# 运行模型
outputs = model(inputs)

# 输出结果的形状
print(outputs.shape)

批量归一化(Batch Normalization)

批量归一化是一种常用的神经网络层,旨在加速神经网络的训练过程并提高其性能。以下是批量归一化的介绍:

在这里插入图片描述

概念

在这里插入图片描述

  • 归一化: 批量归一化通过对每个批次的数据进行归一化操作,使得数据分布更稳定,有助于加速神经网络的收敛。

  • 归一化操作: 对于每个特征维度,批量归一化计算其均值和标准差,并将其应用于该特征维度的所有样本。

  • 规范化: 在进行归一化之后,批量归一化通过缩放和平移操作重新调整特征的均值和方差,以便模型可以学习到更多有用的特征。

优势

  • 加速训练: 批量归一化可以加速神经网络的训练过程,减少梯度消失和梯度爆炸问题,从而使模型更快地收敛。

  • 提高性能: 批量归一化有助于提高模型的泛化能力和性能,减少过拟合,并且能够处理更复杂的任务。

应用

批量归一化被广泛应用于深度神经网络中的各种架构,包括卷积神经网络(CNN)、全连接神经网络(FCN)和循环神经网络(RNN)等。它通常被添加到激活函数之前,或者作为卷积层或全连接层的一部分。

批量归一化在加速模型训练和提高模型性能方面发挥着重要作用,是深度学习中不可或缺的一部分。

代码样例

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的神经网络模型
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 100)
        self.fc2 = nn.Linear(100, 10)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.bn = nn.BatchNorm1d(100)  # 添加批量归一化层

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.bn(x)  # 在激活函数之后应用批量归一化
        x = self.fc2(x)
        return x

# 创建一个简单的神经网络实例
model = SimpleNN()

# 定义输入数据
inputs = torch.randn(64, 784)

# 运行模型
outputs = model(inputs)

# 输出结果的形状
print(outputs.shape)

残差连接(Residual Connection)

残差连接是一种神经网络中的技术,旨在解决深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。它通过将输入直接添加到网络中间的某一层的输出来构建网络结构。
在这里插入图片描述如图,加了残差后,效果明显好很多

概念

  • 跳跃连接: 残差连接通过跨越多个层级直接连接输入和输出,形成了一种跳跃连接,允许信息在网络中更快地传播。

  • 残差块: 残差连接通常以残差块(Residual Block)的形式出现,其中包含了跳跃连接。典型的残差块由两个或多个卷积层组成,中间包含了跳跃连接。

  • 捷径: 跳跃连接也被称为捷径(Shortcut),它允许梯度在网络中更直接地流动,从而减轻了梯度消失和梯度爆炸问题。

优势

  • 减轻梯度问题: 残差连接通过跳跃连接提供了一种更直接的梯度传播路径,有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题,使得网络更容易训练。

  • 加速训练: 残差连接可以加速深层网络的训练过程,因为它允许网络更快地收敛,并且可以处理更深的网络结构。

应用

  • ResNet: 残差连接最著名的应用之一是在ResNet(Residual Network)中。ResNet是由微软提出的一个非常深的神经网络结构,它通过残差连接成功地训练了一个152层的网络,同时避免了梯度消失和梯度爆炸问题。

  • 其他架构: 残差连接不仅在ResNet中应用广泛,在其他深层网络结构中也经常使用,例如在自然语言处理(NLP)任务中的Transformer模型中。

残差连接是深度学习中一个重要的技术,通过提供更直接的信息流动路径,有助于解决深层网络训练中的梯度问题,加速了模型的训练过程,并使得更深的网络结构成为可能。

代码样例

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个简单的残差块
class ResidualBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1):
        super(ResidualBlock, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        self.downsample = None
        if stride != 1 or in_channels != out_channels:
            self.downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(out_channels)
            )

    def forward(self, x):
        identity = x
        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)
        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        if self.downsample is not None:
            identity = self.downsample(x)
        out += identity
        out = self.relu(out)
        return out

# 定义一个简单的ResNet模型
class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, layers, num_classes=10):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.in_channels = 64
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.layer1 = self.make_layer(block, 64, layers[0], stride=1)
        self.layer2 = self.make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self.make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self.make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512, num_classes)

    def make_layer(self, block, out_channels, blocks, stride=1):
        layers = []
        layers.append(block(self.in_channels, out_channels, stride))
        self.in_channels = out_channels
        for _ in range(1, blocks):
            layers.append(block(out_channels, out_channels))
        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.layer1(x)
        x = self.layer2(x)
        x = self.layer3(x)
        x = self.layer4(x)
        x = self.avg_pool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建一个简单的ResNet实例
resnet = ResNet(ResidualBlock, [2, 2, 2, 2])

# 定义输入数据
inputs = torch.randn(1, 3, 32, 32)

# 运行模型
outputs = resnet(inputs)

# 输出结果的形状
print(outputs.shape)

YOLOv3的应用场景

YOLOv3因其高速度和高准确性,被广泛应用于以下领域:

  • 交通监控:实时检测道路上的车辆和行人。
  • 人脸识别:在安全和监控系统中识别个人。
  • 医学图像分析:辅助医生进行疾病诊断。
  • 无人驾驶:为自动驾驶汽车提供环境感知能力。
  • 工业自动化:提高生产线的自动化水平。

YOLOv3的局限性

尽管YOLOv3在目标检测领域取得了显著的成果,但它也有一些局限性:

  • 小目标检测:对小目标的检测能力相对有限。
  • 复杂背景鲁棒性:在复杂背景下的鲁棒性有待提高。
  • 计算资源需求:需要较多的计算资源。

结论

YOLOv3作为目标检测领域的一个里程碑,不仅在速度上实现了突破,也在准确性上取得了进步。它在YOLOv2的基础上所做的改进,为未来的研究和应用提供了新的方向。解决了YOLOv2版本的一下问题,还有比如前面提到的小目标检测、鲁棒性问题,这些是以后版本,甚至今天都在研究的热门方向
祝各位看官早日中稿cvpr~(点个赞吧)

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/572713.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

机器学习理论基础—支持向量机的推导(一)

机器学习理论基础—支持向量机的推导 算法原理 SVM:从几何角度,对于线性可分数据集,支持向量机就是找距离正负样本都最远的超平面,相比于感知机,其解是唯一的,且不偏不倚,泛化性能更好。 超平面 n维空间…

如何拿取 macOS 系统中的图标文件

如何拿取 macOS 系统中的图标文件 比如在 Finder 中看到这个文件夹图标很好看,想用一下,就是不知道它在什么位置,我来告诉你。 它在系统中的位置是 /System/Library/CoreServices/CoreTypes.bundle/Contents/Resources/如何打开这个位置&am…

计算机网络物理层思维导图+大纲笔记

大纲笔记: 物理层的基本概念 解决如何在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流,而不是具体的传输媒体 主要任务 确定与传输媒体接口有关的一些特性 机械特性 电气特性 功能特性 规程特性信道上传送的信号 基带信号 来自信源的信号,直接表…

【CLI命令行接口和Java连接openLooKeng查询数据 】

CLI命令行接口和Java连接openLooKeng查询数据 一、摘要二、正文0. 环境说明1. CLI命令行工具的使用2. Java API 的使用三、小结一、摘要 通过CLI命令行接口工具连接openLooKeng,可帮助初学者能够使用SQL语句的方式快速操作openLooKeng,任何只要熟悉SQL的人都可以快速切换到op…

解决 uniapp uni.getLocation 定位经纬度不准问题

【问题描述】 直接使用uni.getLocation获取经纬度不准确,有几百米的偏移。 【解决办法】 加偏移量 //加偏移 let x longitude let y latitude let x_pi (3.14159265358979324 * 3000.0) / 180.0 let z Math.sqrt(x * x y * y) 0.00002 * Math.sin(y * x_pi)…

ArcGIS Pro专题地图系列教程

专题地图系列是ArcGIS Pro3.2的新功能。之前,如果要做8张相同区域的专题图,可能需要新建8个布局,分别进行排版,再导出。现在,一幅地图,一个布局,就可以完成这个流程。 原理是,根据单…

Swift-24-集合对象

概述 在了解正式内容之前可以先回顾下objectiveC中提供的集合特性。 它的特点是,拿NSArray举例,包含NSArray 和 NSMutableArray两个API,前者是不可变数组,一旦创建其值和数量就不能改变了;NSMutableArray是可变数组&…

tableau基础学习——添加标靶图、甘特图、瀑布图

标靶图 添加参考线 添加参考分布 甘特图 创建新的字段 如设置延迟天数****计划交货日期-实际交货日期 为正代表提前交货,负则代表延迟交货 步骤:创建——计算新字段 把延迟天数放在颜色、大小里面就可以 瀑布图 两个表按照地区连接 先做个条形图&…

工业4.0的基石:探索工业级光模块的力量

引言 工业4.0代表着智能制造的新时代,而工业级光模块则是这一革命性转变的基石。这些高科技组件不仅是现代通信网络的核心,更是连接智能工厂、智慧城市和远程服务的关键。本文将深入探讨工业级光模块的技术特性、应用领域以及它们如何塑造未来工业的面貌…

公司网页制作需要多少钱

公司网页制作需要多少钱?这是一个非常常见的问题。答案取决于您需要的功能和设计。一些小型企业网站可能只需要一些基本的功能,花费可能低至几百美元,而一些大型企业网站可能需要高级功能和设计,可能需要几万美元。 以下是一些考虑…

js如何获取对象的属性值

获取对象的属性值,有两种方式。 方式一: 对象.属性名 let obj {name:张三,age:23 }; console.log(obj.name); //张三方式二: 对象[属性名] let obj {name:张三,age:23 }; console.log(obj[name]); //张三 两种方式有什么不同&am…

Mac安装telnet

一、安装Homebrew 1、打开官网:Homebrew — The Missing Package Manager for macOS (or Linux) 2、打开终端输入: /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 二、安装Telnet bre…

内容策略的精准定位:Kompas.ai的目标受众分析

在这个信息爆炸的时代,内容营销已经成为品牌与消费者沟通的重要桥梁。然而,随着内容的海量增长,品牌如何从众多信息中脱颖而出,成为营销人员面临的巨大挑战。精准定位目标受众,不仅能够帮助品牌更有效地传达信息&#…

nginx 的漏洞改造

Nginx 的漏洞扫描有很多整改项 资源下载地址:https://download.csdn.net/download/wangzhi291/89216805 资源里面需要conf/modules 需要上传 然后docker镜像文件 配置按下面的修改就行了 整改方法为增加 ngx_http_headers_more_filter_module模块 include /usr…

贪吃蛇详解

Win32 API介绍: 在写贪吃蛇这款游戏时需要用到一些有关Win32 API的知识, 接下来我会将设计到的知识点列举并讲解: 首先我们先了解一下Win32 API是什么,Windows这个多作业系统除了协调应⽤程序的执⾏、分配内存、管理资源之外&am…

Unity射线实现碰撞检测(不需要rigbody组件)

使用physic.CapsulCast(); 前面3个参数生成一个胶囊体, 向着发射方向,发射出一串的胶囊(没有最大距离) 有最大距离,可以节约性能开销。 physic.CapsulCast(&#xff0…

类的六个构造函数相关干货

构造函数 特点 1.名字与类名相同 2.无返回值 3.对象实例化的时候编译器自动调用这个函数 4.构造函数可以重载(无参构造函数,拷贝构造等) 5.如果类中没有显式定义构造函数(深拷贝),则编译器会自动生成一个…

IP地址查询API接口怎么对接

IP地址查询API接口又叫IP归属地信息查询API接口,指的是根据IP地址查询归属地定位信息,包含国家、省、市、街道和运营商、区号、邮编、坐标等信息。那么IP地址查询API接口该怎么对接呢? 首先我们找到一家有做IP归属地信息查询API接口的服务商…

Python程序设计教案

文章目录: 一:软件环境安装 第一个软件:pycharm 第二个软件:thonny 第三个软件:IDIE(自带的集成开发环境) 二:相关 1.规范 2.关键字 3.Ascll码表 三:语法基础…

【学习】如何高效地进行集成测试

在软件开发的过程中,测试环节至关重要。而在这其中,集成测试更是保证软件质量的关键步骤之一。本文将探讨如何高效地进行集成测试,以确保软件的稳定性和可靠性。 一、什么是集成测试 集成测试是指在单元测试的基础上,将模块按照设…