yolo v1代码详解
时间: 2025-02-07 11:15:51 浏览: 54
### YOLO V1 源码解析与实现细节
#### 1. 数据预处理
在YOLO V1中,输入图像被调整到固定大小(通常是448×448),并应用一些简单的数据增强技术来提高模型泛化能力。这些操作包括随机裁剪、颜色抖动等[^1]。
#### 2. 网络结构设计
YOLO V1采用了一种类似于GoogLeNet的卷积神经网络架构,该网络由多个卷积层和池化层组成,最后接两个全连接层。具体来说:
- 输入尺寸为\(448 \times 448\) 的RGB图片;
- 经过一系列 \(7\times7\), stride=2 和 \(3\times3\), maxpooling layers;
- 使用了若干个 \(1\times1\) 卷积减少通道数以及 \(3\times3\) 卷积提取特征;
- 输出维度为 \(S\times S\times (B*5+C)\),其中\(S=7,B=2,C=20\)分别表示网格数量、边界框预测数目及类别种类数。
```python
import torch.nn as nn
class YOLONet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=20):
super(YOLONet, self).__init__()
# 定义基础卷积层
self.conv_layers = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2),
nn.LeakyReLU(),
...
)
def forward(self, x):
out = self.conv_layers(x)
return out.view(out.size()[0], -1)
model = YOLONet()
print(model)
```
#### 3. Loss Function 设计
为了训练这个多任务学习框架下的分类器兼回归器,损失函数综合考虑了以下几个方面:
- **坐标误差**:对于每个负责预测物体位置的cell中的每一个box,计算中心点偏差平方和宽度高度log尺度差值。
- **置信度得分**:衡量所预测bbox内是否有object存在及其IOU情况。
- **类别概率分布差异**:当某个grid cell确实含有目标对象时,则需最小化真实标签向量y与预测p之间的交叉熵距离。
\[ L_{coord}=\lambda _{coord}\sum _{{i}=0}^{S^{2}}\sum _{j=0}^{B}(1^{obj}_{ij})[(x_i-\hat{x}_i)^2+(y_i-\hat{y}_i)^2]\]
\[L_{noobj}=\lambda _{noobj}\sum _{i=0}^{S^2}\sum _{j=0}^{B}(1^{noobj}_{ij})(C_i-\hat C_i)^2\]
\[L_{class}=\sum _{i=0}^{S^2}1^{obj}_i\sum _{c\in classes}(p_i(c)-\hat p_i(c))^2\]
最终总Loss定义如下:
\[loss=(L_{coord}+L_{conf}+L_{class})\]
阅读全文
相关推荐

















