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【yolov3详解】一文让你读懂yolov3目标检测原理

https://blog.csdn.net/weixin_39615182/article/details/109752498

yolov3检测分两步：
1、确定检测对象位置
2、对检测对象分类（是什么东西）
即在识别图片是什么的基础上，还需定位识别对象的位置，并框出。

我们首先上一幅图宏观理解下

图中的红框是通过在yolov3检测最后得出的边界框（bounding box），又如下图的黄色框也是边界框

yolov3处理图片过程如下

首先一张图片传进yolo，yolo会将其转化为416×416大小的网格，增加灰度条用于防止失真，之后图片会分成三个网格图片（13×13，26×26，52×52）
由于图像在多次卷积压缩后，小物体的特征容易丢失，所以用52x52的网格检测小物体，由于猫属于大物体，所以用13x13的网格检测

详细过程

先上流程图，该图是基于voc数据集讲解的，voc数据集有20个类别，最下面红框中(13，13，75)表示预测结果的shape，实际上是13,13,3×25,表示有13*13的网格，每个网格有3个先验框（又称锚框，anchors，先验框下面有解释），每个先验框有25个参数(20个类别+5个参数)，这5个参数分别是x_offset、y_offset、height、width与置信度confidence，用这3个框去试探，试探是否框中有物体，如果有，就会把这个物体给框起来。如果是基于coco的数据集就会有80种类别，最后的维度应该为3x(80+5)=255，最上面两个预测结果shape同理

yolov3主干网络为Darknet53，重要的是使用了残差网络Residual，darknet53的每一个卷积部分使用了特有的DarknetConv2D结构，每一次卷积的时候进行l2正则化，完成卷积后进行BatchNormalization标准化与LeakyReLU激活函数

对应代码如下：

#--------------------------------------------------#
#   单次卷积
#--------------------------------------------------#
@wraps(Conv2D)
def DarknetConv2D(*args, **kwargs):
    darknet_conv_kwargs = {'kernel_regularizer': l2(5e-4)}
    darknet_conv_kwargs['padding'] = 'valid' if kwargs.get('strides')==(2,2) else 'same'
    darknet_conv_kwargs.update(kwargs)
    return Conv2D(*args, **darknet_conv_kwargs)

#---------------------------------------------------#
#   卷积块
#   DarknetConv2D + BatchNormalization + LeakyReLU
#---------------------------------------------------#
def DarknetConv2D_BN_Leaky(*args, **kwargs):
    no_bias_kwargs = {'use_bias': False}
    no_bias_kwargs.update(kwargs)
    return compose( 
        DarknetConv2D(*args, **no_bias_kwargs),#	调用单次卷积函数进行正则化
        BatchNormalization(),	# 标准化
        LeakyReLU(alpha=0.1))	# 激活函数

python装饰器

将函数作为参数传给另一个函数

def hi():
    return "hi yasoob!"
 
def doSomethingBeforeHi(func):
    print("I am doing some boring work before executing hi()")
    print(func())
 
doSomethingBeforeHi(hi)
#outputs:I am doing some boring work before executing hi()
#        hi yasoob!

现在你已经具备所有必需知识，来进一步学习装饰器真正是什么了。装饰器让你在一个函数的前后去执行代码。

你的第一个装饰器

在上一个例子里，其实我们已经创建了一个装饰器！现在我们修改下上一个装饰器，并编写一个稍微更有用点的程序：

def a_new_decorator(a_func):
 
    def wrapTheFunction():
        print("I am doing some boring work before executing a_func()")
 
        a_func()
 
        print("I am doing some boring work after executing a_func()")
 
    return wrapTheFunction
 
def a_function_requiring_decoration():
    print("I am the function which needs some decoration to remove my foul smell")
 
a_function_requiring_decoration()
#outputs: "I am the function which needs some decoration to remove my foul smell"
 
a_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration)
#now a_function_requiring_decoration is wrapped by wrapTheFunction()
 
a_function_requiring_decoration()
#outputs:I am doing some boring work before executing a_func()
#        I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
#        I am doing some boring work after executing a_func()

你看明白了吗？我们刚刚应用了之前学习到的原理。这正是python中装饰器做的事情！它们封装一个函数，并且用这样或者那样的方式来修改它的行为。现在你也许疑惑，我们在代码里并没有使用@符号？那只是一个简短的方式来生成一个被装饰的函数。这里是我们如何使用@来运行之前的代码：

@a_new_decorator
def a_function_requiring_decoration():
    """Hey you! Decorate me!"""
    print("I am the function which needs some decoration to "
          "remove my foul smell")
 
a_function_requiring_decoration()
#outputs: I am doing some boring work before executing a_func()
#         I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
#         I am doing some boring work after executing a_func()
 
#the @a_new_decorator is just a short way of saying:
a_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration)

讲解流程之前的基本概念了解一下，后面不记得回来再看看

x_offset：表示网格左上角相对x轴的距离（偏移量）
y_offset：表示网格左上角相对y轴的距离（偏移量）

上采样：缩小图像（或称为下采样（subsampled），如池化）的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。放大图像（或称为上采样（upSampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。

先验框（anchor box）：就是帮助我们定好了常见目标的宽和高，在进行预测的时候，我们可以利用这个已经定好的宽和高来进行处理，可以帮助我们进行预测，作用就是辅助处理x_offset、y_offset、h和w。如下图所示，用的是coco数据集，输出是(13,13,(80+5)*3)，乘3表示，有3个先验框，每个先验框都有85个参数，下图就有3个蓝色框，也即先验框，可以理解成给你的建议框，识别的对象可能在这些建议框中，目的是带你得到更高的IOU，即更高置信度、更可能有对象得部分，黄色框为真实最后显示的边界框，红色框表示中心位置。

置信度（confidence）：就是预测的先验框和真实框ground truth box（真实对象的框）的IOU值，即先验框是否有对象的概率Pr(Object)，如进行人脸识别，一张图中有房子，树，车，人等，识别时背景和人的身体都没有脸这个需要识别的对象，那么这些地方的置信度就是0，框中的人脸越多，置信度（有对象概率）就越大，置信度是检测中非常重要的参数

IOU表示交并比

为什么要使用残差（Residual）神经网络？
答：网络越深，梯度消失的现象就越来越明显，网络的训练效果也不会很好。残差神经网络就是为了在加深网络的情况下又解决梯度消失的问题。残差结构可以不通过卷积，直接从前面一个特征层映射到后面的特征层（跳跃连接），有助于训练，也有助于特征的提取，容易优化。

yolov3检测流程原理

第一步：从特征获取预测结果

1. yolov3提取多特征层进行目标检测，一共提取三个特征层，三个特征层位于主干特征提取网络darknet53的不同位置，分别位于中间层，中下层，底层，三个特征层的shape分别为(52,52,256)、(26,26,512)、(13,13,1024)，这三个特征层后面用于与上采样后的其他特征层堆叠拼接（Concat）

2. 第三个特征层(13,13,1024)进行5次卷积处理（为了特征提取），处理完后一部分用于卷积+上采样UpSampling，另一部分用于输出对应的预测结果（13,13,75），Conv2D 3×3和Conv2D1×1两个卷积起通道调整的作用，调整成输出需要的大小。

3. 卷积+上采样后得到(26,26,256)的特征层，然后与Darknet53网络中的特征层(26,26,512)进行拼接，得到的shape为(26,26,768)，再进行5次卷积，处理完后一部分用于卷积上采样，另一部分用于输出对应的预测结果(26,26,75)，Conv2D 3×3和Conv2D1×1同上为通道调整

4. 之后再将3中卷积+上采样的特征层与shape为(52,52,256)的特征层拼接（Concat）,再进行卷积得到shape为(52,52,128)的特征层，最后再Conv2D 3×3和Conv2D1×1两个卷积，得到(52,52,75)特征层

最后图中有三个红框原因就是有些物体相对在图中较大，就用13×13检测，物体在图中比较小，就会归为52×52来检测

第二步：预测结果的解码

预测结果解码原因：预测结果(红框)并不对应着最终的预测框在图片上的位置，还需要解码）

yolov3的预测原理是分别将整幅图分为13x13、26x26、52x52的网格，每个网络点负责一个区域的检测。解码过程就是计算得出最后显示的边界框的坐标bx,by，以及宽高bw,bh，这样就得出了边界框的位置，计算过程如图（b–为bounding box 缩写）

(cx,cy)：该点所在网格的左上角距离最左上角相差的格子数。
(pw,ph)：先验框的边长
(tx,ty)：目标中心点相对于该点所在网格左上角的偏移量
(tw,th)：预测边框的宽和高
σ：激活函数，论文作者用的是sigmoid函数，[0,1]之间概率，之所以用sigmoid取代之前版本的softmax，原因是softmax会扩大最大类别概率值而抑制其他类别概率值 ，图解如下

注：最终得到的边框坐标值是bx,by,bw,bh.而网络学习目标是tx，ty，tw，th。
另外cy向下此处为正向

第三步：对预测出的边界框得分排序与非极大抑制筛选

这步就是将最大概率的框筛选出来
1、取出每一类得分大于一定阈值的框和得分进行排序。
2、利用框的位置和得分进行非极大抑制。最后可以得出概率最大的边界框，也就是最后显示出的框
如下几幅图，一步步筛选得到最终边界框