轉(zhuǎn)自 | AI開發(fā)者

? ?YOLO-v1

YOLO 就是使用回歸這種做法的典型算法。

首先將圖片 Resize 到固定尺寸，然后通過一套卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后接上 FC 直接輸出結(jié)果，這就他們整個網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。

更具體地做法，是將輸入圖片劃分成一個 SxS 的網(wǎng)格，每個網(wǎng)格負(fù)責(zé)檢測網(wǎng)格里面的物體是啥，并輸出 Bbox Info 和 置信度。這里的置信度指的是 該網(wǎng)格內(nèi)含有什么物體 和 預(yù)測這個物體的準(zhǔn)確度。

更具體的是如下定義：

我們可以從這個定義得知，當(dāng)框中沒有物體的時候，整個置信度都會變?yōu)?0 。

這個想法其實就是一個簡單的分而治之想法，將圖片卷積后提取的特征圖分為 SxS 塊，然后利用優(yōu)秀的分類模型對每一塊進(jìn)行分類，將每個網(wǎng)格處理完使用 NMS (非極大值抑制)的算法去除重疊的框，最后得到我們的結(jié)果。

? ?SSD

YOLO 這樣做的確非常快，但是問題就在于這個框有點大，就會變得粗糙——小物體就容易從這個大網(wǎng)中漏出去，因此對小物體的檢測效果不好。

所以 SSD 就在 YOLO 的主意上添加了 Faster R-CNN 的 Anchor 概念，并融合不同卷積層的特征做出預(yù)測。

我們從上圖就可以很明顯的看出這是 YOLO 分治網(wǎng)絡(luò)?和 Faster R-CNN Anchor 的融合，這就大大提高了對小物體的檢測。這里作者做實驗也提到和 Faster R-CNN 一樣的結(jié)果，這個 Anchor的數(shù)量和形狀會對性能造成較大的影響。

除此之外，由于這個 Anchor 是規(guī)整形狀的，但是有些物體的擺放位置是千奇百怪的，所以沒有?數(shù)據(jù)增強?前的效果比增強后的效果差 7 個百分點。直觀點理解，做輕微地角度扭曲讓 Anchor背后的神經(jīng)元“看到”更多的信息。

還有一個重大的進(jìn)步是結(jié)合了不同尺寸大小 Feature Maps 所提取的特征，然后進(jìn)行預(yù)測。這是 FPN 網(wǎng)絡(luò)提出前的第一次做 Feature Pyramid 的嘗試，這個特征圖金字塔結(jié)合了不同層的信息，從而結(jié)合了不同?尺寸?和?大小?的特征信息。

這個嘗試就大大地提高了識別的精度，且高分辨率(尺寸大)的 Feature Map 中含有更多小物體的信息，也是因為這個原因 SSD 能夠較好的識別小物體。

除此之外，和 YOLO 最大的區(qū)別是，SSD 沒有接 FC 減少了大量的參數(shù)量、提高了速度。

?? DSSD

DSSD檢測算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖所示，DSSD也是使用不同階段不同分辨率的feature maps進(jìn)行預(yù)測，在不考慮Backbone網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)差別的情況下，可以發(fā)現(xiàn)DSSD相比于SSD多了一系列的后續(xù)上采樣操作，SSD是使用下采樣過程中的feature maps進(jìn)行預(yù)測，而DSSD是使用上采樣過程中的feature maps進(jìn)行預(yù)測。顯而易見的是，SSD用于檢測的feature maps位于網(wǎng)絡(luò)的較低層，表征能力較弱，而DSSD用于檢測的feature maps位于網(wǎng)絡(luò)的較高層，表征能力較強，同時DSSD在反卷積的過程中通過Skip-Connection引入了較低層的feature maps，實現(xiàn)了一定程度的特征融合。所以DSSD的效果要優(yōu)于SSD檢測算法。

? ?FSSD

FSSD檢測算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖所示，同樣，FSSD也是使用不同階段不同分辨率的feature maps進(jìn)行預(yù)測，相比于SSD，FSSD多了一個特征融合處理，將網(wǎng)絡(luò)較低層的特征引入到網(wǎng)絡(luò)的較高層，在檢測的時候能夠同時考慮不同尺度的信息，使得檢測更加準(zhǔn)確。

? ?YOLO9000

到了 SSD ，回歸方法的目標(biāo)檢測應(yīng)該一統(tǒng)天下了，但是 YOLO 的作者不服氣，升級做了一個 YOLO9000 ——號稱可以同時識別 9000 類物體的實時監(jiān)測算法。

講道理，YOLO9000 更像是 SSD 加了一些 Trick ，而并沒有什么本質(zhì)上的進(jìn)步：

• Batch Normalization

• High resolution classifier 448*448 pretrain

• Convolution with anchor boxes

• Dimension clusters

• Multi-Scale Training every 10 batch {320，…..608}

• Direct location prediction

• Fine-Grained Features

加了 BN 層，擴(kuò)大輸入維度，使用了?Anchor，訓(xùn)練的時候數(shù)據(jù)增強…

所以強是強，但沒啥新意，SSD 和 YOLO9000 可以歸為一類。

?? YOLO-v3

yolo-v3主要的改進(jìn)有：調(diào)整了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；利用多尺度特征進(jìn)行對象檢測；對象分類用Logistic取代了softmax。

Yolo_v3使用了darknet-53的前面的52層(沒有全連接層)，yolo_v3這個網(wǎng)絡(luò)是一個全卷積網(wǎng)絡(luò)，大量使用殘差的跳層連接，并且為了降低池化帶來的梯度負(fù)面效果，作者直接摒棄了POOLing，用conv的stride來實現(xiàn)降采樣。在這個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，使用的是步長為2的卷積來進(jìn)行降采樣。

為了加強算法對小目標(biāo)檢測的精確度，YOLO v3中采用類似FPN的upsample和融合做法(最后融合了3個scale，其他兩個scale的大小分別是26×26和52×52)，在多個scale的feature map上做檢測。

作者在3條預(yù)測支路采用的也是全卷積的結(jié)構(gòu)，其中最后一個卷積層的卷積核個數(shù)是255，是針對COCO數(shù)據(jù)集的80類：3*(80+4+1)=255，3表示一個grid cell包含3個bounding box，4表示框的4個坐標(biāo)信息，1表示objectness score。

先驗眶在特征圖尺寸上的分配：

// 填坑中。。。

? ?參考文獻(xiàn)

• SIGAI：目標(biāo)檢測最新進(jìn)展總結(jié)與展望(https://zhuanlan.zhihu.com/p/46595846)

• 小綠葉：一文看懂YOLO v3(https://zhuanlan.zhihu.com/p/60944510)

• Dave：基于深度學(xué)習(xí)的「目標(biāo)檢測」算法綜述(https://zhuanlan.zhihu.com/p/33981103)

—完—為您推薦

“12306”的架構(gòu)到底有多牛逼？

中國程序員34歲生日當(dāng)天在美國遭搶筆記本電腦，追擊歹徒被拖行后身亡，為什么會發(fā)生此類事件？

阿里如何抗住90秒100億？看這篇你就明白了！

60個Chrome神器插件大收集：助你快速成為老司機，一鍵分析網(wǎng)站技術(shù)棧

深度學(xué)習(xí)必懂的13種概率分布

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的3综述 yolo_Onestage目标检测算法综述的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。