目标检测-YOLOv3

news/2024/12/22 20:25:13/

YOLOv3_0">YOLOv3介绍

YOLOv3 (You Only Look Once, Version 3) 是 YOLO 系列目标检测模型的第三个版本,相较于 YOLOv2 有了显著的改进和增强,尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3 的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对 YOLOv3 改进和优势的介绍,以及 YOLOv3 核心部分的代码展示。

YOLOv2__3">相比 YOLOv2 的改进与优势

  1. 多尺度特征金字塔
    YOLOv3 引入了 FPN(Feature Pyramid Networks),即在三个不同尺度上进行预测,从而提高了小目标的检测效果。YOLOv2 只是在最后的输出层做预测,而 YOLOv3 则在网络的多个层级上进行预测,以保证不同尺度的目标都能被检测到。

  2. 残差网络(Residual Connections)
    YOLOv3 采用了 ResNet 中的残差连接(ResNet residual connections)来构建其网络结构,改进了网络的深度,使得模型可以更好地学习复杂的特征,而不会遇到深度网络中的梯度消失问题。

  3. 新的分类损失函数
    YOLOv3 使用了基于 sigmoid 的分类损失函数,取代了 YOLOv2 的 softmax 函数。这使得 YOLOv3 能够更好地应对多标签分类问题,并提高了分类精度。

  4. 更多的 anchor boxes
    YOLOv3 引入了更多的 anchor boxes,以适应更为复杂的目标和场景。YOLOv2 只用了 5 个 anchor boxes,而 YOLOv3 则增加到了 9 个,从而能更好地捕捉到目标的形状和大小变化。

  5. Darknet-53 作为 Backbone
    YOLOv3 使用了 Darknet-53 作为其 backbone 网络。这是一个由 53 层卷积层组成的深度网络,较 YOLOv2 的 Darknet-19 网络更深,并且在计算效率和准确率上实现了较好的平衡。

核心代码展示

以下是 YOLOv3 核心部分的简化代码展示,主要展示如何使用 Darknet-53 作为主干网络,如何进行多尺度预测。

import torch
import torch.nn as nnclass YOLOv3(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(YOLOv3, self).__init__()self.num_classes = num_classesself.backbone = Darknet53()self.head = YOLOHead(num_classes)def forward(self, x):# 从 Darknet-53 提取多尺度特征features_52x52, features_26x26, features_13x13 = self.backbone(x)# 在三个尺度上进行预测yolo_output_52x52 = self.head(features_52x52)yolo_output_26x26 = self.head(features_26x26)yolo_output_13x13 = self.head(features_13x13)return [yolo_output_52x52, yolo_output_26x26, yolo_output_13x13]class Darknet53(nn.Module):def __init__(self):super(Darknet53, self).__init__()# 构建 53 层的卷积网络self.layers = self._make_layers()def _make_layers(self):layers = []# 这里可以根据具体的 Darknet-53 结构构建每一层return nn.Sequential(*layers)def forward(self, x):# 分别输出 52x52, 26x26 和 13x13 的特征图out_52x52 = ...out_26x26 = ...out_13x13 = ...return out_52x52, out_26x26, out_13x13class YOLOHead(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(YOLOHead, self).__init__()self.num_classes = num_classes# 定义 YOLO head 的网络结构,包括分类和回归任务def forward(self, x):# 根据输入的特征图进行分类和位置预测return ...

好的,以下是一个更加详细的 YOLOv3 实现示例,涵盖了其核心部分,包括主干网络 (Darknet-53)、特征提取、3 个尺度上的预测模块,以及 YOLO 检测头部的详细实现。

详细的代码实现

import torch
import torch.nn as nn# 1. 卷积块,包含卷积、BN 和 Leaky ReLU
class ConvBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding):super(ConvBlock, self).__init__()self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, bias=False)self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.1)def forward(self, x):return self.leaky_relu(self.bn(self.conv(x)))# 2. 残差块(Residual Block)
class ResidualBlock(nn.Module):def __init__(self, in_channels):super(ResidualBlock, self).__init__()self.conv1 = ConvBlock(in_channels, in_channels // 2, 1, 1, 0)  # 1x1 卷积self.conv2 = ConvBlock(in_channels // 2, in_channels, 3, 1, 1)  # 3x3 卷积def forward(self, x):return x + self.conv2(self.conv1(x))  # 残差连接# 3. Darknet-53 Backbone
class Darknet53(nn.Module):def __init__(self):super(Darknet53, self).__init__()self.layers = nn.Sequential(ConvBlock(3, 32, 3, 1, 1),  # 输入是 RGB 图像,通道数为 3ConvBlock(32, 64, 3, 2, 1),ResidualBlock(64),ConvBlock(64, 128, 3, 2, 1),self._make_residual_layers(128, 2),  # 两个残差块ConvBlock(128, 256, 3, 2, 1),self._make_residual_layers(256, 8),  # 8 个残差块ConvBlock(256, 512, 3, 2, 1),self._make_residual_layers(512, 8),  # 8 个残差块ConvBlock(512, 1024, 3, 2, 1),self._make_residual_layers(1024, 4)  # 4 个残差块)def _make_residual_layers(self, in_channels, num_blocks):layers = []for _ in range(num_blocks):layers.append(ResidualBlock(in_channels))return nn.Sequential(*layers)def forward(self, x):# 返回不同尺度的特征图out_52x52 = self.layers[:6](x)  # 尺度 52x52 的特征图out_26x26 = self.layers[6:8](out_52x52)  # 尺度 26x26 的特征图out_13x13 = self.layers[8:](out_26x26)  # 尺度 13x13 的特征图return out_52x52, out_26x26, out_13x13# 4. YOLOv3 Head,预测分类与边界框
class YOLOHead(nn.Module):def __init__(self, in_channels, num_classes):super(YOLOHead, self).__init__()self.num_classes = num_classes# 卷积层,用于对特征图进行进一步处理self.conv1 = ConvBlock(in_channels, in_channels * 2, 3, 1, 1)self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels * 2, 3 * (num_classes + 5), 1, 1, 0)  # 输出通道为 3*(num_classes + 5)def forward(self, x):x = self.conv1(x)x = self.conv2(x)return x.view(x.size(0), 3, self.num_classes + 5, x.size(2), x.size(3))  # 调整输出形状 (batch_size, 3, num_classes + 5, h, w)# 5. YOLOv3 完整模型
class YOLOv3(nn.Module):def __init__(self, num_classes):super(YOLOv3, self).__init__()self.num_classes = num_classes# Darknet-53 Backboneself.backbone = Darknet53()# YOLO 检测头,分别在 3 个不同的尺度上进行预测self.yolo_head_52x52 = YOLOHead(256, num_classes)  # 小目标self.yolo_head_26x26 = YOLOHead(512, num_classes)  # 中目标self.yolo_head_13x13 = YOLOHead(1024, num_classes)  # 大目标def forward(self, x):# 从主干网络中获取多尺度特征图out_52x52, out_26x26, out_13x13 = self.backbone(x)# 分别在 52x52, 26x26 和 13x13 尺度上进行 YOLO 预测yolo_output_52x52 = self.yolo_head_52x52(out_52x52)yolo_output_26x26 = self.yolo_head_26x26(out_26x26)yolo_output_13x13 = self.yolo_head_13x13(out_13x13)return [yolo_output_52x52, yolo_output_26x26, yolo_output_13x13]# 6. 预测结果解码函数 (非必须, 在推理阶段需要用到)
def decode_yolo_output(output, anchors, num_classes, input_size):batch_size, num_anchors, grid_size, _ = output.size(0), output.size(1), output.size(2), output.size(3)# 进一步解码预测结果,转换为实际坐标和类别# 这个部分会涉及到 anchors、sigmoid 函数等细节return decoded_predictions

代码解释

  1. ConvBlock 和 ResidualBlock

    • ConvBlock 定义了 YOLOv3 使用的卷积模块,包含卷积、Batch Normalization 和 Leaky ReLU 激活函数。
    • ResidualBlockYOLOv3 中的残差模块,通过残差连接,能够缓解梯度消失问题。
  2. Darknet-53 Backbone

    • Darknet53YOLOv3 的主干网络,借鉴了 ResNet 中的残差块,网络总共有 53 层卷积层,能够高效提取特征。
  3. YOLOHead

    • YOLOHeadYOLOv3 在三个不同尺度上进行预测的头部网络,最终的卷积层输出的通道数是 3 * (num_classes + 5),其中 3 是因为每个尺度对应 3 个 anchor,num_classes + 5 包含类别 (num_classes)、置信度 (1) 和边界框参数 (4)。
  4. YOLOv3 网络整体结构

    • YOLOv3 结合了主干网络和三个 YOLO 预测头部,分别在 13x13、26x26 和 52x52 尺度上进行目标检测

结论

YOLOv3 相较于 YOLOv2 主要通过改进网络架构、引入多尺度预测和使用残差连接等方法,提高了目标检测任务中的精度和效率。它的多尺度特征金字塔设计尤其适用于检测小目标,同时新采用的 Darknet-53 网络提供了强大的特征提取能力。

这一设计使得 YOLOv3 依然能在实时检测中保持良好的性能。


http://www.ppmy.cn/news/1522169.html

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