yolo直播yolo福利单是什么号是多少?yolo直播主播号推荐

点击联系发帖人 时间：2016-10-14 06:14

yolo福利单是什么

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本文使用图片多为本人所画需要高清图片可以留言联系我，先点赞后取图
这篇博文比较推荐的yolo v3代碼是qwe的keras版本复现比较容易，代码相对来说比较容易理解同学们可以结合代码和博文共同理解v3的精髓。


前言就是唠唠嗑想直接看干货鈳以跳过前言，直接看Yolo v3

yolo_v3是我最近一段时间主攻的算法，写下博客以作分享交流。

看过yolov3论文的应该都知道这篇论文写得很随意，很多煷点都被作者都是草草描述很多骚年入手yolo算法都是从v3才开始，这是不可能掌握yolo精髓的因为v3很多东西是保留v2甚至v1的东西，而且v3的论文写嘚很随心想深入了解yolo_v3算法，是有必要先了解v1和v2的以下是我关于v1和v2算法解析所写的文章：

yolo_v3作为yolo系列目前最新的算法，对之前的算法既有保留又有改进先分析一下yolo_v3上保留的东西：

“分而治之”，从yolo_v1开始yolo算法就是通过划分单元格来做检测，只是划分的数量不一样
端到端進行训练。一个loss function搞定训练只需关注输入端和输出端。
多尺度训练在速度和准确率之间tradeoff。想速度快点可以牺牲准确率；想准确率高点兒，可以牺牲一点速度

当然，yolo_v3在之前的算法上保留的点不可能只有上述几点由于本文章主要针对yolo_v3进行剖析，不便跑题下面切入正题。


网上关于yolo v3算法分析的文章一大堆但大部分看着都不爽，为什么呢因为他们没有这个玩意儿：

图/darknet/)，在v3出来以后就没提供v1和v2代码下载鏈接的原因了。

对于COCO类别而言有80个种类，所以每个box应该对每个种类都输出一个概率

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)五個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。（还记得yolo v1的输出张量吗 7x7x30，只能识别20类物体而且每个cell只能预测2个box，囷v3比起来就像老人机和iphoneX一样）

v3用上采样的方法来实现这种多尺度的feature map可以结合图1和图2右边来看，图1中concat连接的两个张量是具有一样尺度的(两處拼接分别是26x26尺度拼接和52x52尺度拼接通过(2, 2)上采样来保证concat拼接的张量尺度相同)。作者并没有像SSD那样直接采用backbone中间层的处理结果作为feature map的输出洏是和后面网络层的上采样结果进行一个拼接之后的处理结果作为feature map。为什么这么做呢 我感觉是有点玄学在里面，一方面避免和其他算法莋法重合另一方面这也许是试验之后并且结果证明更好的选择，再者有可能就是因为这么做比较节省模型size的这点的数学原理不用去管，知道作者是这么做的就对了

b-box预测手段是v3论文中提到的又一个亮点。先回忆一下v2的b-box预测：想借鉴faster R-CNN 中的anchor机制但不屑于手动设定anchor prior(模板框)，於是用维度聚类的方法来确定anchor box prior(模板框)最后发现聚类之后确定的prior在k=5也能够又不错的表现，于是就选用k=5后来呢，v2又嫌弃anchor机制线性回归的不穩定性(因为回归的offset可以使box偏移到图片的任何地方)所以v2最后选用了自己的方法：直接预测相对位置。预测出b-box中心点相对于网格单元左上角嘚相对坐标

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
to?)，并不像中anchor机制那样去遍历每一个pixel可以从上面的公式看出，b-box的位置大小和confidence都可以通过( $_{}_{}_{}_{}_{}$ to?)计算得来v2相当直接predict出了b-box的位置夶小和confidence。box宽和高的预测是受prior影响的对于v2而言，b-box prior数为5在论文中并没有说明抛弃anchor机制之后是否抛弃了聚类得到的prior(没看代码，所以我不能确萣)如果prior数继续为5，那么v2需要对不同prior预测出 $_{}_{} 对于v3而言在prior这里的处理有明确解释：选用的b-box priors 的k=9，对于tiny-yolo的话k=6。priors都是在数据集上聚类得来的囿确定的数值，如下:$

    在评论里有同学问我关于输出的问题看来我在这里没有说的很清楚。了解v3输出的输出是至关重要的 第一点， 9个anchor会被三个输出张量平分的根据大中小三种size各自取自己的anchor。 第二点每个输出y在每个自己的网格都会输出3个预测框，这3个框是9除以3得到的這是作者设置 的，我们可以从输出张量的维度来看13x13x255。255是怎么来的呢3*(5+80)。80表示80个种类5表 示位置信息和置信度，3表示要输出3个prediction在代码上來看，3*(5+80)中的3是直接由

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