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前戲

本文介紹一類(lèi)開(kāi)源項(xiàng)目： MobileNet-YOLOv3。其中分享Caffe、Keras和MXNet三家框架實(shí)現(xiàn)的開(kāi)源項(xiàng)目。

看名字，就知道是MobileNet作為YOLOv3的backbone，這類(lèi)思路屢見(jiàn)不鮮，比如典型的MobileNet-SSD。當(dāng)然了，MobileNet-YOLOv3講真還是第一次聽(tīng)說(shuō)。

MobileNet和YOLOv3

MobileNet

MobileNet目前有v1和v2兩個(gè)版本，毋庸置疑，肯定v2版本更強(qiáng)。但本文介紹的項(xiàng)目暫時(shí)都是v1版本的，當(dāng)然后續(xù)再加入v2應(yīng)該不是很難。這里只簡(jiǎn)單介紹MobileNetv1(非論文解讀)。

創(chuàng)新亮點(diǎn)： Depthwise Separable Convolution(深度可分離卷積)

Tricks：寬度因子和分辨率因子

MobileNetv1在ImageNet上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

MobileNet在計(jì)算量，存儲(chǔ)空間和準(zhǔn)確率方面取得了非常不錯(cuò)的平衡。與VGG16相比，在很小的精度損失情況下，將運(yùn)算量減小了30倍。

YOLOv3

之前推過(guò)幾篇關(guān)于YOLOv3的文章，大家點(diǎn)擊即可看到：

在Titan X上，YOLOv3在51 ms內(nèi)實(shí)現(xiàn)了57.9的AP50，與RetinaNet在198 ms內(nèi)的57.5 AP50相當(dāng)，性能相似但速度快3.8倍。

創(chuàng)新亮點(diǎn)： DarkNet-53、Prediction Across Scales、多標(biāo)簽多分類(lèi)的邏輯回歸層

Tricks：多尺度訓(xùn)練，大量的data augmentation

DarkNet-53網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

MobileNetv1在COCO上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

MobileNet-YOLO

【0】Caffe實(shí)現(xiàn)

鏈接：

https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO

windows版：

https://github.com/eric612/Caffe-YOLOv3-Windows

安裝教程和源碼大家直接根據(jù)上述網(wǎng)站，自行摸索吧，這里直接看一下實(shí)驗(yàn)結(jié)果：正常版本和Lite版本在mAP上都強(qiáng)于YOLOv3-Tiny，且參數(shù)更少，但不知道速度如何。

【1】Keras實(shí)現(xiàn)

鏈接：

https://github.com/Adamdad/keras-YOLOv3-mobilenet

該開(kāi)源項(xiàng)目的Adamdad大佬并沒(méi)有給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果，還是要respect！

【2】MXNet實(shí)現(xiàn)

鏈接1：

https://gluon-cv.mxnet.io/model_zoo/detection.html#yolo-v3

鏈接2：

https://github.com/dmlc/gluon-cv/tree/master/gluoncv/model_zoo/yolo

鏈接3：

https://github.com/sufeidechabei/gluon-mobilenet-yolov3

鏈接1和2是MXNet官網(wǎng)開(kāi)源的，鏈接3是sufeidechabei大佬個(gè)人開(kāi)源的。

申明一下，MXNet這個(gè)版本，是在我寫(xiě)這篇文章前20個(gè)小時(shí)剛剛push的，官網(wǎng)上還查不到實(shí)驗(yàn)結(jié)果。相信一定很贊，為什么呢，你接著往下看。

既然看不到MXNet版本的MobileNet-YOLOv3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，那我們看看MXNet版本的YOLOv3在COCO上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

大家是不是注意到了，MXNet版本中的YOLOv3比原版darnet版本的YOLOv3檢測(cè)效果更好。 為什么呢？因?yàn)榧恿撕芏鄑ricks，有哪些可以提高mAP的tricks，大家可以看一下今天推的次條文章。

sufeidechabei大佬開(kāi)源的MobileNet-YOLOv3實(shí)驗(yàn)結(jié)果：

參考

Redmon, Joseph, and Ali Farhadi. “Yolov3: An incremental improvement.” arXiv preprint arXiv:1804.02767 (2018).

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的yolov3安卓实现_重磅！MobileNet-YOLOv3来了（含三种框架开源代码）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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