当前位置: 首页 > article >正文

《YOLO 目标检测》—— YOLO v3详细介绍

文章目录

    • 前言
    • 一、算法特点
    • 二、算法性能
    • 三、局限性

前言

YOLO v3(You Only Look Once version 3)是一种快速且准确的目标检测算法,与YOLO v1 和 YOLO v2 相比,在保持高速度的同时,显著提升了检测的精度,特别是在小物体检测方面表现出色。以下是对YOLO v3的详细解析:

一、算法特点

  1. 单阶段检测方法

    • YOLO v3采用单阶段检测方法,将目标检测问题转化为回归问题,使用单个神经网络直接从完整图像预测边界框和类别概率
    • 这种端到端的方法使得YOLO v3能够以极快的速度进行实时目标检测。
    • 下图左边为YOLO系列的检测过程,右边为传统目标检测过程
      在这里插入图片描述
  2. Darknet-53主干网络

    • YOLO v3使用Darknet-53作为特征提取网络,它包含53个卷积层,并引入了残差连接
    • Darknet-53的性能优于ResNet-101,且速度快于ResNet-152,为YOLO v3提供了强大的特征提取能力。
    • 结构如下图:
      在这里插入图片描述
    • 但是 YOLO v3 中只是运用了红框中的结构,因为在整个 YOLO v3 的模型框架中,并没有池化和全连接层
  3. 多尺度预测

    • YOLO v3 在3个不同尺度上进行预测,延续了YOLO v2 中K-means聚类得到先验框的尺寸方法,为每种下采样尺度设定3种先验框,总共聚类出9种尺寸的先验框
    • 相比YOLO v2 中的5个先验框,这9个先验框是在3种不同尺度的特征图上进行预测,这种多尺度预测的方法显著提高了YOLO v3对小目标的检测能力。
    • FPN特征金字塔:使用了类似FPN(Feature Pyramid Network)的结构,从不同尺度提取特征,以更好地检测不同大小的目标。
    • 如下图:在这里插入图片描述
  4. 逻辑回归分类器

    • YOLO v3使用逻辑回归代替softmax进行分类,更适合处理多标签分类问题。逻辑回归可以将类别概率限制在[0,1]之间,每个类别的概率值相对独立,适用于多标签分类场景。
      • 在YOLO v3中,每个边界框都采用多标签分类器来预测包含的类别。
      • 具体来说,对于每个边界框,YOLO v3会计算其属于每个类别的概率,这些概率是通过逻辑回归分类器得到的。
      • 由于逻辑回归分类器允许相互独立的类别预测,因此YOLO v3可以训练包含许多具有多个标签的样本数据集
  • 通过以下示例图片来了解YOLO v3 检测的过程
    • 下面是以输入图片大小为 416*416的YOLO v3 的网络结构图:
      在这里插入图片描述
    • 下图中是对三个尺度上输出结果中不同数字的解释
      在这里插入图片描述

二、算法性能

  1. 速度快:YOLO v3在保持高精度的同时,能够达到实时检测的速度。
  2. 精度高:相比YOLO v2,YOLO v3在COCO数据集上的mAP指标提高了2.7%。同时,YOLO v3在多尺度预测和更好的特征提取器的加持下,对小目标的检测能力显著提升。

三、局限性

尽管YOLO v3在多个方面都有显著改进,但它仍然存在一些局限性:

  1. 对密集目标的检测效果不佳:当图像中存在大量小而密集的目标时,YOLO v3的性能可能会下降。
  2. 对严重遮挡目标的检测不够理想:当目标被严重遮挡时,YOLO v3可能难以准确定位和分类。
  3. 对非常规形状目标的适应性不足:YOLO v3主要针对矩形边界框进行优化,对于非矩形目标的检测效果可能不够理想。

http://www.kler.cn/a/373214.html

相关文章:

  • Chrome浏览器音/视频无法自动播放
  • vue添加省市区
  • 一七一、React性能优化方式
  • Linux 练习三
  • 算法复杂度分析:深入剖析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
  • 沈阳乐晟睿浩科技有限公司抖音小店运营创新
  • Linux rabbitmq客户端 SimpleAmqpClient 源码编译
  • docker 数据目录迁移
  • 正确认识HTTP和HTTPS协议及其在Java Web项目中的应用!
  • 1_信息化项目实施方案
  • 数据结构:(OJ387)字符串中的第一个唯一字符
  • 恋爱脑学Rust之闭包三Traits:Fn,FnOnce,FnMut
  • [Mysql] 介绍一下PROCEDURE、TRIGGERS和EVENTS
  • AdaBoost与前向分步算法
  • 使用openssl生成自签名证书(多域名)用于https的ssl验证
  • 【Java SE】变量与常量
  • JVM机制
  • 视频美颜平台的搭建指南:基于直播美颜SDK的完整解决方案
  • 可视化应急指挥平台在应急通信中的优势
  • 视觉目标检测标注xml格式文件解析可视化 - python 实现
  • 【数据结构】五分钟自测主干知识(十二)
  • 两步GMM计算权重矩阵
  • HTML5新增属性
  • 蓝桥杯练习笔记(十九-质数筛)
  • Github 2024-10-27 php开源项目日报 Top10
  • 【verilog】模十计数器