在部落格「yolo發展歷史及網路結構」中我們已經詳細的解釋了yolov1的網路結構,並簡要的提到了yolov2與yolov3對於網路結構的改進,本篇部落格將詳細介紹yolov3的網路結構,內容比較簡單。
yolov3網路結構圖
從圖中可以看出,yolov3主要有以下幾部分組成:
dbl: 如圖1左下角所示,也就是**中的darknetconv2d_bn_leaky,是yolo_v3的基本元件。就是卷積+bn+leaky relu。對於v3來說,bn和leaky relu已經是和卷積層不可分離的部分了(最後一層卷積除外),共同構成了最小元件。
resn:n代表數字,有res1,res2, … ,res8等等,表示這個res_block裡含有多少個res_unit。這是yolo_v3的大元件,yolo_v3開始借鑑了resnet的殘差結構,使用這種結構可以讓網路結構更深(從v2的darknet-19上公升到v3的darknet-53,前者沒有殘差結構)。對於res_block的解釋,可以在圖1的右下角直**到,其基本元件也是dbl。
concat:張量拼接。將darknet中間層和後面的某一層的上取樣進行拼接。拼接的操作和殘差層add的操作是不一樣的,拼接會擴充張量的維度,而add只是直接相加不會導致張量維度的改變。
多尺度檢測-y1
適用目標:大目標
路徑:綠色線標註
輸出維度:13×13×255
多尺度檢測-y2
適用目標:中目標
路徑:黃色線標註
輸出維度:26×26×255
多尺度檢測-y3
適用目標:小目標
路徑:紫色線標註
輸出維度:52×52×255
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