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手把手教你用深度学习做物体检测(七):YOLOv3介绍

手把手教你用深度学习做物体检测(七):YOLOv3介绍

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我爱萨其马虞co | 显示全部楼层 发表于: 2019-11-14 07:50:00
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YOLOv3

论文:《 YOLOv3: An Incremental Improvement 》

地址: https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdfyolov3

相比之前版本的改进

yolov3性能对比图表:

手把手教你用深度学习做物体检测(七):YOLOv3介绍  技术博客

总结一下:


  • YOLOv1提出了一个端到端的目标检测模型,输入图片,仅跑一个网络,即可识别出图片中的目标类型和目标的位置。
  • YOLOv1相比其他模型,更快,已经可以达到实时检测的水品;泛化能力更强,即使在自然图片上训练,然后在艺术图片上测试也能有很好的表现。
  • YOLOv1的缺点也很明显:在目标位置的预测上还不够准确;很难检测小目标(比如鸟群);很难泛化到新的或不常见的纵横比图片上;
  • YOLOv2在学习速度、准确度、对小目标的检测、对不同尺度图片的检测上都有提升;
  • YOLOv3采用了更深的网络来提取特征,准确度提升了2%以上,速度下降了,但是仍然比其他模型要高很多;
  • YOLOv3采用了跨尺度预测和FPN( feature pyramid networks)的结构,综合考虑了浅层的特征和深层的特征,使得位置信息和语义信息都能更准确的预测;
  • YOLOv3可以训练类像Open Images那样复杂的数据集,因为作者 没有使用softmax,而是为每个类别的预测使用了相互独立的逻辑回归分类器。
ok,yolo的原理和各版本差异就介绍到这里啦,还想了解更多细节的朋友建议亲自读一读原论文,然后结合之前笔者写的几篇目标检测系列的文章亲自上手操作一下,会有更深的理解。
参考文献:
https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf
https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf
https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdfyolov3
https://towardsdatascience.com/yolo-v3-object-detection-53fb7d3bfe6b
手把手教你用深度学习做物体检测(七):YOLOv3介绍  技术博客 706195-20190906132753363-1540271039


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