yolov3算法流程图详解

### YOLOv3 算法流程图及详细解释 #### 一、YOLOv3 概述 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测框架，而 YOLOv3 则是在前两代基础上进行了改进的版本。它通过引入多尺度特征检测以及更复杂的网络结构来提升模型性能[^1]。 #### 二、YOLOv3 主要特点 - **多尺度预测**：YOLOv3 使用 Darknet-53 提取特征，并在三个不同的尺度上进行边界框预测。 - **Bounding Box 预测方式**：对于每个候选区域，YOLOv3 输出五个值 \(t_x, t_y, t_w, t_h\) 和置信度分数 \(t_o\)，并通过特定公式将其转换为实际坐标和尺寸[^1]。 #### 三、YOLOv3 流程详解 ##### 1. 输入图像预处理 输入图像被调整到固定大小（通常是 416×416 或其他倍数）。为了保持比例不变，在缩放过程中会填充空白部分并标记这些像素不参与后续计算[^1]。 ##### 2. 特征提取阶段 采用 Darknet-53 架构作为骨干网路完成初步特征抽取工作。Darknet-53 包含多个残差模块(residual blocks)，能够有效减少梯度消失现象同时增加网络深度以捕获更多细节信息。 ```python def darknet_conv_block(inputs, filters, kernel_size, strides=1): x = Conv2D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=strides, padding='same', use_bias=False)(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = LeakyReLU(alpha=0.1)(x) return x ``` ##### 3. 多尺度检测机制 从 Darknet-53 中获取高层语义特征后，利用FPN(Feature Pyramid Network)的思想构建金字塔式的特征融合层。具体来说，先对最深一层做卷积操作得到第一个输出；接着逐步将该结果与浅层特征拼接起来形成新的中间表示用于下一轮预测[^1]。 ##### 4. 边界框回归与分类 针对每一个网格单元格及其对应的 anchor boxes ，分别估计位置偏移量\(tx\), \(ty\) 及宽高变化因子\(tw\), \(th\) 。最终结合 sigmoid 函数映射至合理范围内的概率分布之上得出物体存在与否的确信程度即 IOU score : \[ b_{x} = \sigma(t_{x}) + c_{x}, \quad b_{y} = \sigma(t_{y}) + c_{y}\] 其中,\(\sigma()\) 表示 Sigmoid 函数; 而 cx,cy 分别指定了当前 grid cell 左上角的位置. 同样地, \[ p(w|h)=p^{prior}(w|h)\exp{(t)}\], 这里 pw/ph 来源于预先设定好的 anchors 尺寸向量集合 {pw_i,ph_j}; exp{t}则反映了相对于原anchor box 的宽度/高度调整幅度 . 最后一步便是运用 Softmax 对各类别的可能性予以评估: \[ Pr(Class|Object) * IoU(b,b') >= Threshold ? Class : Background \]. 以上过程重复三次对应三种不同分辨率下的 feature maps 上执行完毕之后即可获得整张图片上的全部可能的目标实例标注情况.[^1] #### 四、总结 综上所述,YOLOv3 不仅继承了之前版本快速高效的优势而且还进一步增强了识别精度特别是在小物件方面表现尤为突出得益于其独特的 multiscale prediction strategy 设计理念加上精心设计过的 loss function 形式共同作用使得整体效果得到了显著改善. --- ###