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（简洁）Yolov3详解

作者：mobiledu2502926247 | 来源：互联网 | 2023-07-23 12:44

原文链接：https:blog.csdn.netweixin_39994739articledetails106936139?%3EYolov3详解1.模型结构2.Y

原文链接&＃xff1a;https://blog.csdn.net/weixin_39994739/article/details/106936139?%3E

Yolov3详解

1.模型结构
2.Yolo_v3损失函数
3.IoU算法
4.Yolo_v3的边框预测公式
5.边框选择算法

1.模型结构

模型图&＃xff1a;
在这里插入图片描述
Darknet-53结构图&＃xff1a;

Yolo_v3卷积模型结构&＃xff1a;

2.Yolo_v3损失函数

在这里插入图片描述

3.IoU算法

IoU算法计算的是bounding box和ground truth box的交集和并集之间的比值&＃xff0c;如图所示&＃xff1a;
在这里插入图片描述
bounding box与ground truth box之间按照相对位置可能出现的情况有&＃xff08;包含、左下、左上、右上、右下、互不相交&＃xff09;6种&＃xff0c;如图1所示&＃xff1b;通过分析图1可得&＃xff1a;计算两个框的交集可视为计算两个集合交集&＃xff0c;因此可以将两个框的交集的计算简化为如图2。
图1&＃xff1a;
在这里插入图片描述
图2&＃xff1a;

4.Yolo_v3的边框预测公式

Yolo_v3的边框预测公式采用逻辑回归&＃xff08;logistic regression&＃xff09;&＃xff0c;其公式如下&＃xff1a;
在这里插入图片描述

5.边框选择算法

先将置信度低于阈值的边框过滤掉&＃xff0c;然后按置信度从大到小排序&＃xff0c;最后采用非极大值抑制算法NMS。
算法举例&＃xff1a;
假设过滤并排序后的边框集A里有[a,b,c,d]&＃xff0c;现有空集B。
step1&＃xff1a;抽出a加入B&＃xff0c;然后将a与b,c,d进行对比。
step2&＃xff1a;首先对比两框是否同类(假设a,b,c同类)。
step3&＃xff1a;若同类&＃xff0c;再进行计算IOU&＃xff0c;若IOU大于阈值则为同一物体&＃xff0c;则将其扔掉。&＃xff08;假设a与b的IOU大于阈值&＃xff0c;a与c的IOU小于阈值&＃xff0c;则将A里面的b扔掉&＃xff0c;c保留。&＃xff09;
step4&＃xff1a;此时A里面还剩c,d&＃xff0c;B里有a&＃xff0c;重复step1-3&＃xff0c;直到A为空为止。
由上述的假设可得B为[a,c,d]&＃xff0c;即最终得到的边框为a,c,d。