YOLO神经网络图

### YOLO 神经网络架构图及其结构说明 YOLO（You Only Look Once）是一种用于实时目标检测的神经网络框架，其核心思想是将目标检测视为单一的回归问题。以下是有关 YOLO 架构的一些重要细节： #### 基础架构概述 YOLO 的基本架构可以分为几个主要部分：主干网络、特征提取模块和检测头。主干网络负责从输入图像中提取高层次的语义特征[^2]。在不同的版本中，这一部分经历了多次优化和发展。 #### 主要版本对比 - **YOLOv1**: 首次引入了网格划分的思想，即将输入图像划分为 S×S 的网格，并预测每个网格中的 B 个边界框及其对应的类别概率[^3]。 - **YOLOv2/SSD 改进版**: 提出了 Darknet-19 作为新的主干网络，并通过多尺度训练提高了模型的小物体检测能力。 - **YOLOv3**: 使用多个尺度进行预测，进一步提升了小物体检测的效果。它还采用了残差块的设计思路，增强了深层网络的学习能力。 ```python import torch.nn as nn class YOLOv3(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(YOLOv3, self).__init__() # 定义Darknet-53主干网络 self.backbone = Darknet53() # 特征金字塔网络(FPN)或路径聚合网络(PAN) self.neck = PANet() # 不同尺度下的检测头 self.head_s = DetectionHead(num_anchors=3, num_classes=num_classes) self.head_m = DetectionHead(num_anchors=3, num_classes=num_classes) self.head_l = DetectionHead(num_anchors=3, num_classes=num_classes) def forward(self, x): features = self.backbone(x) out_features = self.neck(features) pred_s = self.head_s(out_features[0]) pred_m = self.head_m(out_features[1]) pred_l = self.head_l(out_features[2]) return [pred_s, pred_m, pred_l] class DetectionHead(nn.Module): def __init__(self, num_anchors, num_classes): super(DetectionHead, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(256, num_anchors * (num_classes + 5), kernel_size=1) def forward(self, x): return self.conv(x) ``` 上述代码展示了 YOLOv3 的简化实现方式，其中 `DetectionHead` 负责生成最终的目标检测结果。 #### 进阶改进 随着研究的发展，后续版本如 PP-YOLOv2 对原有架构进行了多项改进： 1. 更换了更强的主干网络 ResNet101 替代原有的 Darknet-53。 2. 引入了 Path Aggregation Network (PAN)，替代传统的 Feature Pyramid Network (FPN)。 3. 应用了 Mish 激活函数，在检测颈部中取代 ReLU 函数以提升性能。 4. 扩展了更大的输入尺寸范围，从而改善对小型目标的识别效果。 #### 结论 综上所述，YOLO 系列不断演化的架构设计使其成为一种高效而强大的目标检测工具。无论是早期的基础版本还是最新的改进型号，都体现了该系列在网络效率与精度之间的平衡追求。