经典重塑-yolov3的网络结构的故事

由浅入深，由总体到局部的讲解

先上个结构概览

目前根据现有的知识理解，我列出以下几个关键点

backbone：darknet-53，为什么是53层

neck：fpn（特征金字塔），上采样+concat

head：

上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件：

1. CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
2. Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。
3. ResX：由一个CBL和X个残差组件构成，是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用，因此经过5次Res模块后，得到的特征图是608->304->152->76->38->19大小。

其他基础操作：

1. Concat：张量拼接，会扩充两个张量的维度，例如26*26*256和26*26*512两个张量拼接，结果是26*26*768。Concat和cfg文件中的route功能一样。
2. add：张量相加，张量直接相加，不会扩充维度，例如104*104*128和104*104*128相加，结果还是104*104*128。add和cfg文件中的shortcut功能一样。

每个ResX中包含1+2*X个卷积层，因此整个主干网络Backbone中一共包含1+（1+2*1）+（1+2*2）+（1+2*8）+（1+2*8）+（1+2*4）=52，再加上一个FC全连接层，即可以组成一个Darknet53分类网络。不过在目标检测Yolov3中，去掉FC层，不过为了方便称呼，仍然把Yolov3的主干网络叫做Darknet53结构。

为了达到更好的分类效果，作者自己设计训练了darknet-53。作者在ImageNet上实验发现这个darknet-53，的确很强，相对于ResNet-152和ResNet-101，darknet-53不仅在分类精度上差不多，计算速度还比ResNet-152和ResNet-101强多了，网络层数也比他们少。

为了降低池化带来的梯度负面效果，作者直接摒弃了POOLing，用conv的stride来实现降采样。在这个网络结构中，使用的是步长为2的卷积来进行降采样

作者在3条预测支路采用的也是全卷积的结构，其中最后一个卷积层的卷积核个数是255，是针对COCO数据集的80类：3*(80+4+1)=255，3表示一个grid cell包含3个bounding box，4表示框的4个坐标信息，1表示objectness score。

网络中作者进行了三次检测，分别是在32倍降采样，16倍降采样，8倍降采样时进行检测,这样在多尺度的feature map上检测跟SSD有点像。在网络中使用up-sample（上采样）的原因:网络越深的特征表达效果越好，比如在进行16倍降采样检测，如果直接使用第四次下采样的特征来检测，这样就使用了浅层特征，这样效果一般并不好。如果想使用32倍降采样后的特征，但深层特征的大小太小，因此yolo_v3使用了步长为2的up-sample（上采样），把32倍降采样得到的feature map的大小提升一倍，也就成了16倍降采样后的维度。同理8倍采样也是对16倍降采样的特征进行步长为2的上采样，这样就可以使用深层特征进行detection

feature map中的每一个cell都会预测3个边界框（bounding box） ，每个bounding box都会预测三个东西：（1）每个框的位置（4个值，中心坐标tx和ty，，框的高度bh和宽度bw）这里在模型中输出的是offset，需要再次解码才能得到真实的中心坐标和高宽，（2）一个objectness prediction ，（3）N个类别，coco数据集80类，voc20类。

三次检测，每次对应的感受野不同，32倍降采样的感受野最大，适合检测大的目标，所以在输入为416×416时，每个cell的三个anchor box为(116 ,90); (156 ,198); (373 ,326)。16倍适合一般大小的物体，anchor box为(30,61); (62,45); (59,119)。8倍的感受野最小，适合检测小目标，因此anchor box为(10,13); (16,30); (33,23)。所以当输入为416×416时，实际总共有（52×52+26×26+13×13）×3=10647个proposal box。

这里注意bounding box 与anchor box的区别：

Bounding box它输出的是框的位置（中心坐标与宽高），confidence以及N个类别。anchor box只是一个尺度即只有宽高。