yolo类检测算法解析——yolo v3
每当听到有人问“如何入门计算机视觉”这个问题时，其实我内心是拒绝的，为什么呢？因为我们说的计算机视觉的发展史可谓很长了，它的分支很多，而且理论那是错综复杂交相辉映，就好像数学一样，如何学习数学？这问题似乎有点笼统、有点宽泛。所以我都会具体问问你想入门计算机视觉的哪个话题，只有顺着一个话题理论联合实际，才有可能扩展到几个话题。
yolo类算法，从开始到现在已经有了3代，我们称之为v1、v2、v3，一路走来，让人能感觉到的是算法的性能在不断的改进，以至于现在成为了开源通用目标检测算法的领头羊（ps：虽然本人一直都很欣赏SSD，但是不得不说V3版本已经达到目前的颠覆）。一直以来，有一个问题困扰许久，那就是如何检测两个距离很近的同类的物体，当然又或者是距离很近的不同类的物体？绝大部分算法都会对传入的data做resize到一个更小的resolution，它们对于这种情况都会给出一个目标框，因为在它们的特征提取或者回归过程看来，这就是一个物体（可想本来就很近，一放缩之间的近距离越发明显了），而事实上这是两个同（或不同）类型的物体靠的很近，这个难题是目标检测和跟踪领域的一个挑战。就好像对小目标的检测，一直以来也被看做是算法的一种评估。但是啊，v3版本却做到了，它对这种距离很近的物体或者小物体有很好的鲁棒性，虽然不能保证百分百，但是这个难题得到了很大程度的解决，激发我对yolo类算法的研究。这也是为什么写这篇文章的目的，在于见证一下这个算法的神奇。其实，百分百的检测，在我看来事实上是不存在的，随着时间的推移，环境的变化，任何妄言百分百准确的算法都是扯，只能是相互调整吧。前几天uber撞人事件其实我最关注的应该是哪个环节存在的问题，还需要改进，撞人是不可避免的，无人车的存在不是让事故不发生，而是让社会进步，科技发展，逐步降低事故发生率的同时改善人们的生活质量。
yolo的v1和v2都不如SSD算法，原谅这么直白，原因是v1版本的448和v2版本的416都不如SSD的300，当然以上结论都是实验测的，v3版本的416应该比SSD512好，可见其性能。
对官方yolo做了实验，实验中，采用同一个视频、同一张显卡，在阈值为0.3的前提下，对比了v3和v2的测试效果之后，有了下面两个疑问：
1.为什么v3和v2版本的测试性能提高很大，但速度却没有降低？
2.为什么v3性能上能有这么大的改进？或者说为什么v3在没有提高输入数据分辨率的前提下，对小目标检测变得这么好？
要回答上述两个问题，必须要看看作者发布的v3论文了，将v3和v2不一样的地方总结一下：
- loss不同：作者v3替换了v2的softmax loss 变成logistic loss，而且每个ground truth只匹配一个先验框。
- anchor bbox prior不同：v2作者用了5个anchor，一个折衷的选择，所以v3用了9个anchor，提高了IOU。
- detection的策略不同：v2只有一个detection，v3一下变成了3个，分别是一个下采样的，feature map为13*13，还有2个上采样的eltwise sum，feature map为26*26，52*52，也就是说v3的416版本已经用到了52的feature map，而v2把多尺度考虑到训练的data采样上，最后也只是用到了13的feature map，这应该是对小目标影响最大的地方。
- backbone不同：这和上一点是有关系的，v2的darknet-19变成了v3的darknet-53，为啥呢？就是需要上采样啊，卷积层的数量自然就多了，另外作者还是用了一连串的3*3、1*1卷积，3*3的卷积增加channel，而1*1的卷积在于压缩3*3卷积后的特征表示，这波操作很具有实用性，一增一减，效果棒棒。
为什么有这么大的提高？我指的是v2和v3比，同样是416的feature map，我感觉是v2作者当时也是做了很多尝试和借鉴，实现了匹敌SSD的效果，但是他因为被借鉴的内容所困扰，导致性能的停留，因此v3再借鉴，应该是参考了DSSD和FPN，这应该是之后的潮流了，做了一下结果性能提高很大，可能作者本人都没想到。但是作者目前没有写篇论文，认为没有创造性实质性的改变，写了一个report，科研的精神值得肯定！如果对比v2和v3你会发现反差确实很大，所以上面的问题才不奇怪。
又为什么速度没有下降？电脑上同环境测都是15帧左右。先看一下打印的日志：
Demo
layer filters size input output
conv x / x x -> x x 0.299 BFLOPs
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
max x / x x -> x x
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
conv x / x x1024 -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
conv x / x x1024 -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
conv x / x x1024 -> x x1024 3.190 BFLOPs
conv x / x x1024 -> x x1024 3.190 BFLOPs
route
conv x / x x -> x x 0.044 BFLOPs
reorg / x x -> x x
route
conv x / x x1280 -> x x1024 3.987 BFLOPs
conv x / x x1024 -> x x 0.043 BFLOPs
detection
mask_scale: Using default '1.000000'
Loading weights from yolo-voc.weights...Done!
v3的日志信息：
Demo
layer filters size input output
conv x / x x -> x x 0.299 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
res x x -> x x
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
conv x / x x1024 -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
res x x1024 -> x x1024
conv x / x x1024 -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
res x x1024 -> x x1024
conv x / x x1024 -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
res x x1024 -> x x1024
conv x / x x1024 -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
res x x1024 -> x x1024
conv x / x x1024 -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
conv x / x x1024 -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
conv x / x x1024 -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x1024 1.595 BFLOPs
conv x / x x1024 -> x x 0.088 BFLOPs
detection
route
conv x / x x -> x x 0.044 BFLOPs
upsample 2x x x -> x x
route
conv x / x x -> x x 0.266 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
detection
route
conv x / x x -> x x 0.044 BFLOPs
upsample 2x x x -> x x
route
conv x / x x -> x x 0.266 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.177 BFLOPs
conv x / x x -> x x 1.595 BFLOPs
conv x / x x -> x x 0.353 BFLOPs
detection
Loading weights from yolov3.weights...Done!
所以这发展的历程应该是这样的：
yolo——SSD——yolov2——FPN、Focal loss、DSSD......——yolov3
最后总结，yolo算法的性能一直都没有被v2发挥出来，而真正被v3发挥出来了，v3这次的借鉴效果实在是太好了。
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