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YOLOv3介绍
YOLOv3是2018年提出的目标检测算法，取得了非常优秀的效果。直至今天，YOLO系列仍是当前目标检测的主流算法，诞生了一系列的变体，如YOLOv4，YOLOv5，YOLOX等。新的算法大多都是对YOLOv3算法的小修改，本质上没有非常大的改变
作为目标检测算法，相比分类算法要复杂一些，除了需要输出类别以外，还需要对特征物体进行定位。下面我们一起看一下YOLOv3的具体实现流程。
YOLOv3是anchor based算法，也就说预先在图片上生成很多的先验框，然后我通过神经网络去判断放的框内有没有我想要的特征物体，如果有特征物体，就对先验框的中心和长和宽进行调整，最终框出物体的长和宽。
YOLOv3的网络有三个输出，对于输入为(3,416,416)的图片，通过这个网络之后会输出(75,13,13)，(75,26,26)，(75,52,52)，分别对应了上面的三张图片，把图像分成了多个网格，每个网格上都会放置好3个先验框，先验框的长宽是一开始就固定的，13×13的网格用于检测大物体，26×26的网格用于检测中等物体，52×52的网格用于检测小物体。一共有13×13×3+26×26×3+52×52×3个框。物体中心点落在哪个框内，这个框就负责识别这个物体。
75的含义是3×(num_class+4+1)，这是对应voc数据集，有20个类别。20指的是20个类别的概率，4指对先验框的中心点和长宽的修正量，1指这个框内有没有物体。因为每个格子都有3个先验框，所以再乘3。如果使用coco数据集，有80个类别，那么对应的维度就是3×(80+4+1)=255。
YOLOv3整体网络
YOLOv3整体网络结构分为了三大部分，分别为backbone,neck和head。它的维度变换如下：
DarkNet53
YOLOv3使用的backbone部分为DarkNet53，这一部分也成为特征提取网络，和我们分类的网络是基本一致的，这部分是通用的。也就是说，我们之前讲解过的Mobilenetv3也可以放在YOLOv3的backbone，来实现检测任务。
DarkNet53借助于残差结构，是一个比较深层的网络，一共有53层网络。总体的形式如下：
通过学习Mobilenetv3，相比大家学习新的网络就轻松很多了。DarkNet53从图上看，就是Residual Block的多次使用，我们只要清楚了Residual Block的结构，整个DarkNet53就非常清晰了。
Residual Block是由两个卷积归一化层组成，先用一个1×1的卷积层，把通道数降低为一半，再用一个3×3的卷积层提取特征，最后再将输入和输出相加得到最后的输出。DarkNet53分别使用了[1,2,8,8,4]次Residual Block，最后三次的block分别输出了三个特征图，shape分别为（52，52，256），（26，26，512），（13，13，1024），再将这个三个输出输入的neck部分中。
和分类网络相比，无非是少了尾部的结构，换句话说加上尾部结构，DarkNet53也可以用于分类任务，当然Mobilenetv3去掉尾部结构，也可以适用于检测任务。
Paddle代码实现
import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.nn.functional as F
from paddle import ParamAttr
from paddle.regularizer import L2Decay
def batch_norm(ch,
norm_type='bn',
norm_decay=0.,
freeze_norm=False,
initializer=None,
data_format='NCHW'):
if norm_type == 'sync_bn':
batch_norm = nn.SyncBatchNorm
else:
batch_norm = nn.BatchNorm2D
norm_lr = 0. if freeze_norm else 1.
weight_attr = ParamAttr(
initializer=initializer,
learning_rate=norm_lr,
regularizer=L2Decay(norm_decay),
trainable=False if freeze_norm else True)
bias_attr = ParamAttr(
learning_rate=norm_lr,
regularizer=L2Decay(norm_decay),
trainable=False if freeze_norm else True)
norm_layer = batch_norm(
ch,
weight_attr=weight_attr,
bias_attr=bias_attr,
data_format=data_format)
norm_params = norm_layer.parameters()
if freeze_norm:
for param in norm_params:
param.stop_gradient = True
return norm_layer
class ConvBNLayer(nn.Layer):
def __init__(self,
ch_in,
ch_out,
filter_size=3,
stride=1,
groups=1,
padding=0,
norm_type='bn',
norm_decay=0.,
act="leaky",
freeze_norm=False,
data_format='NCHW',
name=''):
super(ConvBNLayer, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2D(
in_channels=ch_in,
out_channels=ch_out,
kernel_size=filter_size,
stride=stride,
padding=padding,
groups=groups,
data_format=data_format,
bias_attr=False)
self.batch_norm = batch_norm(
ch_out,
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format)
self.act = act
def forward(self, inputs):
out = self.conv(inputs)
out = self.batch_norm(out)
if self.act == 'leaky':
out = F.leaky_relu(out, 0.1)
return out
class DownSample(nn.Layer):
def __init__(self,
ch_in,
ch_out,
filter_size=3,
stride=2,
padding=1,
norm_type='bn',
norm_decay=0.,
freeze_norm=False,
data_format='NCHW'):
super(DownSample, self).__init__()
self.conv_bn_layer = ConvBNLayer(
ch_in=ch_in,
ch_out=ch_out,
filter_size=filter_size,
stride=stride,
padding=padding,
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format)
self.ch_out = ch_out
def forward(self, inputs):
out = self.conv_bn_layer(inputs)
return out
class BasicBlock(nn.Layer):
def __init__(self,
ch_in,
ch_out,
norm_type='bn',
norm_decay=0.,
freeze_norm=False,
data_format='NCHW'):
super(BasicBlock, self).__init__()
self.conv1 = ConvBNLayer(
ch_in=ch_in,
ch_out=ch_out,
filter_size=1,
stride=1,
padding=0,
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format)
self.conv2 = ConvBNLayer(
ch_in=ch_out,
ch_out=ch_out * 2,
filter_size=3,
stride=1,
padding=1,
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format)
def forward(self, inputs):
conv1 = self.conv1(inputs)
conv2 = self.conv2(conv1)
out = paddle.add(x=inputs, y=conv2)
return out
class Blocks(nn.Layer):
def __init__(self,
ch_in,
ch_out,
count,
norm_type='bn',
norm_decay=0.,
freeze_norm=False,
name=None,
data_format='NCHW'):
super(Blocks, self).__init__()
self.basicblock0 = BasicBlock(
ch_in,
ch_out,
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format)
self.res_out_list = []
for i in range(1, count):
block_name = '{}.{}'.format(name, i)
res_out = self.add_sublayer(
block_name,
BasicBlock(
ch_out * 2,
ch_out,
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format))
self.res_out_list.append(res_out)
self.ch_out = ch_out
def forward(self, inputs):
y = self.basicblock0(inputs)
for basic_block_i in self.res_out_list:
y = basic_block_i(y)
return y
DarkNet_cfg = {53: ([1, 2, 8, 8, 4])}
class DarkNet(nn.Layer):
__shared__ = ['norm_type', 'data_format']
def __init__(self,
depth=53,
freeze_at=-1,
return_idx=[2, 3, 4],
num_stages=5,
norm_type='bn',
norm_decay=0.,
freeze_norm=False,
data_format='NCHW'):
super(DarkNet, self).__init__()
self.depth = depth
self.freeze_at = freeze_at
self.return_idx = return_idx
self.num_stages = num_stages
self.stages = DarkNet_cfg[self.depth][0:num_stages]
self.conv0 = ConvBNLayer(
ch_in=3,
ch_out=32,
filter_size=3,
stride=1,
padding=1,
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format)
self.downsample0 = DownSample(
ch_in=32,
ch_out=32 * 2,
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format)
self._out_channels = []
self.darknet_conv_block_list = []
self.downsample_list = []
ch_in = [64, 128, 256, 512, 1024]
for i, stage in enumerate(self.stages):
name = 'stage.{}'.format(i)
conv_block = self.add_sublayer(
name,
Blocks(
int(ch_in[i]),
32 * (2**i),
stage,
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format,
name=name))
self.darknet_conv_block_list.append(conv_block)
if i in return_idx:
self._out_channels.append(64 * (2**i))
for i in range(num_stages - 1):
down_name = 'stage.{}.downsample'.format(i)
downsample = self.add_sublayer(
down_name,
DownSample(
ch_in=32 * (2**(i + 1)),
ch_out=32 * (2**(i + 2)),
norm_type=norm_type,
norm_decay=norm_decay,
freeze_norm=freeze_norm,
data_format=data_format))
self.downsample_list.append(downsample)
def forward(self, inputs):
x = inputs
out = self.conv0(x)
out = self.downsample0(out)
blocks = []
for i, conv_block_i in enumerate(self.darknet_conv_block_list):
out = conv_block_i(out)
if i == self.freeze_at:
out.stop_gradient = True
if i in self.return_idx:
blocks.append(out)
if i < self.num_stages - 1:
out = self.downsample_list[i](out)
return blocks
model = DarkNet()
output = model(paddle.rand((1,3,416,416)))
for out in output:
print(out.shape)
参考资料
https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/105310627