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这篇博文比较推荐的yolo v3代码是qwe的keras版本，复现比较容易，代码相对来说比较容易理解。同学们可以结合代码和博文共同理解v3的精髓。
github地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
前言
前言就是唠唠嗑，想直接看干货可以跳过前言，直接看Yolo v3。
yolo_v3是我最近一段时间主攻的算法，写下博客，以作分享交流。
看过yolov3论文的应该都知道，这篇论文写得很随意，很多亮点都被作者都是草草描述。很多骚年入手yolo算法都是从v3才开始，这是不可能掌握yolo精髓的，因为v3很多东西是保留v2甚至v1的东西，而且v3的论文写得很随心。想深入了解yolo_v3算法，是有必要先了解v1和v2的。以下是我关于v1和v2算法解析所写的文章：
v1算法解析：《yolo系列之yolo v1》
v2算法解析：《yolo系列之yolo v2》
yolo_v3作为yolo系列目前最新的算法，对之前的算法既有保留又有改进。先分析一下yolo_v3上保留的东西：
- “分而治之”，从yolo_v1开始，yolo算法就是通过划分单元格来做检测，只是划分的数量不一样。
- 采用"leaky ReLU"作为激活函数。
- 端到端进行训练。一个loss function搞定训练，只需关注输入端和输出端。
- 从yolo_v2开始，yolo就用batch normalization作为正则化、加速收敛和避免过拟合的方法，把BN层和leaky relu层接到每一层卷积层之后。
- 多尺度训练。在速度和准确率之间tradeoff。想速度快点，可以牺牲准确率；想准确率高点儿，可以牺牲一点速度。
yolo每一代的提升很大一部分决定于backbone网络的提升，从v2的darknet-19到v3的darknet-53。yolo_v3还提供替换backbone——tiny darknet。要想性能牛叉，backbone可以用Darknet-53，要想轻量高速，可以用tiny-darknet。总之，yolo就是天生“灵活”，所以特别适合作为工程算法。
当然，yolo_v3在之前的算法上保留的点不可能只有上述几点。由于本文章主要针对yolo_v3进行剖析，不便跑题，下面切入正题。
YOLO v3
网上关于yolo v3算法分析的文章一大堆，但大部分看着都不爽，为什么呢？因为他们没有这个玩意儿：
这里推荐的模型结构可视化工具是：Netron
netron方便好用，可以直观看到yolo_v3的实际计算结构，精细到卷积层。But，要进一步在人性化的角度分析v3的结构图，还需要结合论文和代码。对此，我是下了不少功夫。
上图表示了yolo_v3整个yolo_body的结构，没有包括把输出解析整理成咱要的[box, class, score]。对于把输出张量包装成[box, class, score]那种形式，还需要写一些脚本，但这已经在神经网络结构之外了(我后面会详细解释这波操作)。
为了让yolo_v3结构图更好理解，我对图1做一些补充解释：
DBL: 如图1左下角所示，也就是代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky relu。对于v3来说，BN和leaky relu已经是和卷积层不可分离的部分了(最后一层卷积除外)，共同构成了最小组件。
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。这是yolo_v3的大组件，yolo_v3开始借鉴了ResNet的残差结构，使用这种结构可以让网络结构更深(从v2的darknet-19上升到v3的darknet-53，前者没有残差结构)。对于res_block的解释，可以在图1的右下角直观看到，其基本组件也是DBL。
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。
我们可以借鉴netron来分析网络层，整个yolo_v3_body包含252层，组成如下：
1. backbone
整个v3结构里面，是没有池化层和全连接层的。前向传播过程中，张量的尺寸变换是通过改变卷积核的步长来实现的，比如stride=(2, 2)，这就等于将图像边长缩小了一半(即面积缩小到原来的1/4)。在yolo_v2中，要经历5次缩小，会将特征图缩小到原输入尺寸的1/251/251/25to)，然后通过公式1计算出绝对的(x, y, w, h, c)。
logistic回归用于对anchor包围的部分进行一个目标性评分(objectness score)，即这块位置是目标的可能性有多大。这一步是在predict之前进行的，可以去掉不必要anchor，可以减少计算量。作者在论文种的描述如下：
If the bounding box prior is not the best but does overlap a ground truth object by more than some threshold we ignore the prediction, following[17]. We use the threshold of 0.5. Unlike [17] our system only assigns one bounding box prior for each ground truth object.
如果模板框不是最佳的即使它超过我们设定的阈值，我们还是不会对它进行predict。
不同于faster R-CNN的是，yolo_v3只会对1个prior进行操作，也就是那个最佳prior。而logistic回归就是用来从9个anchor priors中找到objectness score(目标存在可能性得分)最高的那一个。logistic回归就是用曲线对prior相对于 objectness score映射关系的线性建模。
疑问解答和说明：
在评论里有同学问我关于输出的问题，看来我在这里没有说的很清楚。了解v3输出的输出是至关重要的。
第一点， 9个anchor会被三个输出张量平分的。根据大中小三种size各自取自己的anchor。
第二点，每个输出y在每个自己的网格都会输出3个预测框，这3个框是9除以3得到的，这是作者设置
的，我们可以从输出张量的维度来看，13x13x255。255是怎么来的呢，3*(5+80)。80表示80个种类，5表
示位置信息和置信度，3表示要输出3个prediction。在代码上来看，3*(5+80)中的3是直接由
num_anchors//3得到的。
第三点，作者使用了logistic回归来对每个anchor包围的内容进行了一个目标性评分(objectness score)。
根据目标性评分来选择anchor prior进行predict，而不是所有anchor prior都会有输出。
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loss function
对掌握Yolo来讲，loss function不可谓不重要。在v3的论文里没有明确提所用的损失函数，确切地说，yolo系列论文里面只有yolo v1明确提了损失函数的公式。对于yolo这样一种讨喜的目标检测算法，就连损失函数都非常讨喜。在v1中使用了一种叫sum-square error的损失计算方法，就是简单的差方相加而已。想详细了解的可以看我关于v1解释的博文。我们知道，在目标检测任务里，有几个关键信息是需要确定的:(x,y),(w,h),class,confidence(x,y),(w,h),class,confidence(x,y),(w,h),class,confidence(x,y),(w,h),class,confidence
根据关键信息的特点可以分为上述四类，损失函数应该由各自特点确定。最后加到一起就可以组成最终的loss_function了，也就是一个loss_function搞定端到端的训练。可以从代码分析出v3的损失函数，同样也是对以上四类，不过相比于v1中简单的总方误差，还是有一些调整的：
xy_loss = object_mask * box_loss_scale * K.binary_crossentropy(raw_true_xy, raw_pred[..., 0:2],
from_logits=True)
wh_loss = object_mask * box_loss_scale * 0.5 * K.square(raw_true_wh - raw_pred[..., 2:4])
confidence_loss = object_mask * K.binary_crossentropy(object_mask, raw_pred[..., 4:5], from_logits=True) + \
(1 - object_mask) * K.binary_crossentropy(object_mask, raw_pred[..., 4:5],
from_logits=True) * ignore_mask
class_loss = object_mask * K.binary_crossentropy(true_class_probs, raw_pred[..., 5:], from_logits=True)
xy_loss = K.sum(xy_loss) / mf
wh_loss = K.sum(wh_loss) / mf
confidence_loss = K.sum(confidence_loss) / mf
class_loss = K.sum(class_loss) / mf
loss += xy_loss + wh_loss + confidence_loss + class_loss
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以上是一段keras框架描述的yolo v3 的loss_function代码。忽略恒定系数不看，可以从上述代码看出：除了w, h的损失函数依然采用总方误差之外，其他部分的损失函数用的是二值交叉熵。最后加到一起。那么这个binary_crossentropy又是个什么玩意儿呢？就是一个最简单的交叉熵而已，一般用于二分类，这里的两种二分类类别可以理解为"对和不对"这两种。关于binary_crossentropy的公式详情可参考博文《常见的损失函数》。
总结
v3毫无疑问现在成为了工程界首选的检测算法之一了，结构清晰，实时性好。这是我十分安利的目标检测算法，更值得赞扬的是，yolo_v3给了近乎白痴的复现教程，这种气量在顶层算法研究者中并不常见。你可以很快的用上v3，但你不能很快地懂v3，我花了近一个月的时间才对v3有一个清晰的了解(可能是我悟性不够哈哈哈)。在算法学习的过程中，去一些浮躁，好好理解算法比只会用算法难得很多。
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