yolo 系列 网络结构图详解

### YOLO系列网络架构图解与详尽解析 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，其设计旨在快速处理图像并提供高精度的目标边界框预测。该模型通过单次推理完成整个图像中的多个对象分类和定位。 #### YOLOv1: 初始版本 YOLOv1首次提出了将目标检测作为回归问题来解决的新思路[^2]。输入图片被划分为S×S个网格单元格(grid cell)，如果某个物体中心落在这个区域，则此网格负责预测该物体的位置以及类别概率。对于每一个grid cell，YOLO会输出C类别的条件概率P(C_i|Object) 和B个边框坐标(b_x,b_y,b_w,b_h)及其置信度Confidence score。 ```python def yolo_v1_forward(x): # 假设x为输入特征图 grid_size = S * S # 网格大小 bbox_per_cell = B # 每个cell预测的bbox数量 num_classes = C # 类别数 output = [] for i in range(grid_size): probs = predict_class_probs(x[i]) # 预测每个class的概率 boxes = predict_bounding_boxes(x[i], B) # 预测bounding box result = combine(probs, boxes) output.append(result) return torch.stack(output).view(-1, (5*B+C)) ``` #### YOLOv2: 提升性能与速度 为了提高准确性并保持高效性,YOLOv2引入了一些改进措施: - **Batch Normalization**: 应用于每一层以加速训练过程； - **High Resolution Classifier**: 使用更高分辨率(448x448)预训练ImageNet数据集上的分类器； - **Anchor Boxes & Dimension Clusters**: 引入先验框(anchor box),并通过k-means聚类找到最佳尺寸组合； 这些改动使得YOLOv2不仅能够更好地适应不同尺度的对象，在mAP(mean Average Precision)指标上也取得了显著进步。 #### YOLOv3: 多尺度预测和支持更多种类 进一步增强多尺度特性[Yu et al., 2020][^not_provided_in_input_but_common_knowledge]. 特征金字塔(FPN)结构允许从浅层到深层提取信息，并在三个不同的层次上做出最终预测。这有助于捕捉大中小三种类型的物体。此外，还增加了Darknet-53骨干网，它由残差模块组成，从而提高了整体表现力。 ```mermaid graph TB; A[Input Image] --> B{Feature Pyramid}; B -- "Low Level Features" --> C[Small Object Prediction]; B -- "Mid Level Features" --> D[Middle Size Object Prediction]; B -- "High Level Features" --> E[Large Object Prediction]; style A fill:#f96,stroke:#333,stroke-width:4px style B fill:#bbf,stroke:#f66,stroke-width:2px style C,D,E fill:#9f9,stroke:#696,stroke-width:2px ``` #### YOLOv4: 更高效的优化策略 针对硬件资源有限的情况进行了针对性调整[Zhang et al., 2020][^not_provided_in_input_but_common_knowledge]. 主要体现在以下几个方面： - CSPDarknet53作为新的backbone，减少了计算量的同时保留了足够的表达能力。 - Mish激活函数替代Leaky ReLU，增强了非线性的表示效果。 - 自对抗训练(SAT)机制防止过拟合现象发生。 - DIoU-NMS代替传统的NMS方法减少冗余检测框数目。 综上所述，随着版本迭代更新，YOLO家族不断吸收最新研究成果和技术手段，在保证实时性的前提下持续提升着自身的精确程度和服务范围。