YOLO系列通用结构
时间: 2025-03-07 17:00:22 浏览: 60
### YOLO系列通用网络结构
YOLO(You Only Look Once)系列作为proposal-free的目标检测框架,在实时性和准确性之间取得了良好的平衡。YOLO直接将输入图像划分为网格,并让每个网格负责预测边界框及其对应的类别概率。
#### 输入处理
对于给定大小的输入图片,通常会先经过预处理阶段将其缩放到固定尺寸,比如YOLOv3采用的是\(416 \times 416\)像素[^1]。这种固定的输入尺寸有助于简化模型设计并加速推理过程。
#### 主干网络 Backbone Network
主干部分由一系列卷积层组成,用于提取特征图谱。随着版本迭代更新,YOLO不断优化其骨干网的设计;例如,YOLOv2引入了Darknet-19架构,而后续版本则进一步增强了深度和宽度以提升性能。
```python
import torch.nn as nn
class DarknetBackbone(nn.Module):
def __init__(self, layers=[1, 2, 8, 8, 4]):
super(DarknetBackbone, self).__init__()
# 定义各层的具体参数...
def forward(self, x):
# 实现前向传播逻辑...
return feature_maps
```
#### 头部 Head Design
头部主要用于从特征映射中解码出最终的结果——即物体的位置、大小以及所属类别。为了适应不同尺度的对象,YOLO会在多个层次上应用Anchor Boxes机制来辅助位置回归任务。不过值得注意的是,最早的YOLO并不依赖于anchor boxes来进行候选区域的选择[^2]。
#### 输出解释 Output Interpretation
最后一步是对输出张量进行解析,得到具体的检测结果。这涉及到非极大抑制(NMS)算法的应用,用来去除冗余重叠较高的预测框,保留最有可能的那个。
```python
def non_max_suppression(boxes, scores, threshold=0.5):
"""Apply Non-Maximum Suppression."""
indices = []
while len(scores) > 0:
max_index = torch.argmax(scores)
indices.append(max_index.item())
ious = calculate_ious(boxes[max_index], boxes)
mask = ious < threshold
boxes = boxes[mask]
scores = scores[mask]
return indices
```
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