resnet与yolo

关于YOLOv3系列的一些理论概念

网络结构

DBL:

代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是YOLOv3的基本组件，就是卷积+BN+Leaky relu。

resn：
n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。不懂resnet请戳这儿

concat：
张量拼接；将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接。拼接的操作和残差层add的操作是不一样的，拼接会扩充张量的维度，而add只是直接相加不会导致张量维度的改变。

Backbone：darknet-53
为了达到更好的分类效果，作者自己设计训练了darknet-53，在ImageNet数据集上实验发现这个darknet-53，的确很强，相对于ResNet-152和ResNet-101，darknet-53不仅在分类精度上差不多，计算速度还比ResNet-152和ResNet-101强多了，网络层数也比他们少，测试结果如图所示。

darknet-53的网络结构如下图所示。YOLOv3使用了darknet-53的前面的52层（没有全连接层），YOLOv3这个网络是一个全卷积网络，大量使用残差的跳层连接，并且为了降低池化带来的梯度负面效果，作者直接摒弃了POOLing，用conv的stride来实现降采样。在这个网络结构中，使用的是步长为2的卷积来进行降采样。

为了加强算法对小目标检测的精确度，YOLOv3中采用类似FPN的upsample和融合做法（最后融合了3个scale，其他两个scale的大小分别是26×26和52×52），在多个scale的feature map上做检测。

作者在3条预测支路采用的也是全卷积的结构，其中最后一个卷积层的卷积核个数是255，是针对COCO数据集的80类：3*(80+4+1)=255，3表示一个grid cell包含3个bounding box，4表示框的4个坐标信息，1表示objectness score。

output 
所谓的多尺度就是来自这3条预测之路，y1,y2和y3的深度都是255，边长的规律是13:26:52。YOLOv3设定的是每个网格单元预测3个box，所以每个box需要有(x, y, w, h, confidence)五个基本参数，然后还要有80个类别的概率。所以3×(5 + 80) = 255，这个255就是这么来的。