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摘要
我们对YOLO进行了一系列更新！它包含一堆小设计，可以使系统的性能得到更新。我们也训练了一个新的、比较大的神经网络。虽然比上一版更大一些，但是精度也提高了。不用担心，它的速度依然很快。YOLOv3在320×320输入图像上运行时只需22ms，并能达到28.2mAP，其精度和SSD相当，但速度要快上3倍。使用之前0.5 IOU mAP的检测指标，YOLOv3的效果是相当不错。YOLOv3使用Titan X GPU，其耗时51ms检测精度达到57.9 AP50，与RetinaNet相比，其精度只有57.5 AP50，但却耗时198ms，相同性能的条件下YOLOv3速度比RetinaNet快3.8倍。与之前一样，所有代码在网址：/yolo/。
1. 引言
有时候，一年内你主要都在玩手机，你知道吗？今年我没有做很多研究。我在Twitter上花了很多时间。研究了一下GAN。去年我留下了一点点的精力[12] [1]；我设法对YOLO进行了一些改进。但是，实话实说，除了仅仅一些小的改变使得它变得更好之外，没有什么超级有趣的事情。我也稍微帮助了其他人的一些研究。
其实，这就是今天我要讲的内容。我们有一篇论文快截稿了，并且我们还缺一篇关于YOLO更新内容的文章作为引用，但是我们没有引用来源。因此准备写一篇技术报告！
技术报告的好处是他们不需要引言，你们都知道我为什么写这个。所以引言的结尾可以作为阅读本文剩余内容的一个指引。首先我们会告诉你YOLOv3的方案。其次我们会告诉你我们是如何实现的。我们也会告诉你我们尝试过但并不奏效的一些事情。最后我们将探讨这些的意义。
2. 方案
这节主要介绍YOLOv3的方案：我们主要从其他人的研究工作里获得了一些好思路、好想法。我们还训练了一个新的、比其他网络更好的分类网络。为了方便您理解，我们将带您从头到尾贯穿整个模型系统。
图1.这个图来自Focal Loss论文[9]。YOLOv3的运行速度明显快于其他具有可比性能的检测方法。检测时间基于M40或Titan X（这两个基本上是相同的GPU）。
2.1 边界框预测
按照YOLO9000，我们的系统也使用维度聚类得到的anchor框来预测边界框[15]。网络为每个边界框预测的4个坐标：tx、ty、tw、th。假设格子距离图像的左上角偏移量为（cx，cy），先验边界框宽度和高度分别为：pw、ph，则预测结果对应为：
训练时我们使用误差平方和损失。如果某个预测坐标的真值是t^*，那么梯度就是真值（从真值框计算而得）和预测值之差：t^*-t*。真实值可以很容易地通过变换上述公式得到。
YOLOv3使用逻辑回归预测每个边界框是目标的分数。如果真实标签框与某个边界框重叠的面积比与其他任何边界框都大，那么这个先验边界框得分为1。按照[17]的做法，如果先验边界框不是最好的，但是确实与目标的真实标签框重叠的面积大于阈值，我们就会忽略这个预测。我们使用阈值为0.5。与[17]不同，我们的系统只为每个真实目标分配一个边界框。如果先验边界框未分配到真实目标，则不会产生坐标或类别预测的损失，只会产生是否是目标的损失。
图2.维度先验和位置预测的边界框。我们使用聚类质心的偏移量预测框的宽度和高度。我们使用sigmoid函数预测相对于滤波器应用位置的框的中心坐标。这个图公然引用于自己的论文[15]。
2.2 分类预测
每个边界框都会使用多标签分类来预测框中可能包含的类。我们不用softmax，而是用单独的逻辑分类器，因为我们发现前者对于提升网络性能没什么作用。在训练过程中，我们用binary cross-entropy（二元交叉熵）损失来预测类别。
当我们转向更复杂的领域，例如Open Images Dataset [7]，上面的这种改变将变得很有用。这个数据集中有许多重叠的标签（例如女性和人）。使用softmax会强加这样一个假设——即每个框恰好只有一个类别，但通常情况并非如此。多标签的方式可以更好地模拟数据。
2.3 跨尺度预测
YOLOv3预测3种不同尺度的框。我们的系统使用类似特征金字塔网络的相似概念，并从这些尺度中提取特征[8]。在我们的基础特征提取器上添加了几个卷积层。其中最后一个卷积层预测了一个编码边界框、是否是目标和类别预测结果的三维张量。在我们的COCO实验[8]中，我们为每个尺度预测3个框，所以对于每个边界框的4个偏移量、1个目标预测和80个类别预测，最终的张量大小为N×N×[3×(4+1+80)]。
接下来，我们从前面的2个层中取得特征图，并将其上采样2倍。我们还从网络中的较前的层中获取特征图，并将其与我们的上采样特征图进行拼接。这种方法使我们能够从上采样的特征图中获得更有意义的语义信息，同时可以从更前的层中获取更细粒度的信息。然后，我们添加几个卷积层来处理这个特征映射组合，并最终预测出一个相似的、大小是原先两倍的张量。
我们再次使用相同的设计来预测最终尺寸的边界框。因此，第三个尺寸的预测将既能从所有先前的计算，又能从网络前面的层中的细粒度的特征中获益。
我们仍然使用k-means聚类来确定我们的先验边界框。我们只是选择了9个类和3个尺度，然后在所有尺度上将聚类均匀地分开。在COCO数据集上，9个聚类分别为(10×13)、(16×30)、(33×23)、(30×61)、(62×45)、(59×119)、(116 × 90)、(156 × 198)、(373 × 326)。
2.4 特征提取器
我们使用一个新的网络来进行特征提取。我们的新网络融合了YOLOv2、Darknet-19和新发明的残差网络的思想。我们的网络使用连续的3×3和1×1卷积层，而且现在多了一些快捷连接（shortcut connetction），而且规模更大。它有53个卷积层，所以我们称之为... Darknet-53！
表1. Darknet-53.
这个新网络比Darknet-19功能强大很多，并且仍然比ResNet-101或ResNet-152更高效。以下是一些ImageNet上的结果：
表2.不同backbones的各种网络在准确度、Bn Ops（十亿操作数）、BFLOP/s（每秒十亿浮点操作）和FPS上的比较。
每个网络都使用相同的设置进行训练，并在256×256的图像上进行单精度测试。运行时间是在Titan X上用256×256图像进行测量的。因此，Darknet-53可与最先进的分类器相媲美，但浮点运算更少，速度更快。Darknet-53比ResNet-101更好，且速度快1.5倍。Darknet-53与ResNet-152相比性能差不多，但速度快比其2倍。
Darknet-53也实现了最高的每秒浮点运算测量。这意味着网络结构可以更好地利用GPU，使它的评测更加高效、更快。这主要是因为ResNets的层数太多，效率不高。
2.5 训练
我们仍然在完整的图像上进行训练，没有使用难负样本挖掘（hard negative mining）或其他类似的方法。我们使用多尺度训练，使用大量的数据增强、批量标准化等标准的操作。我们使用Darknet神经网络框架进行训练和测试[12]。
3 我们是如何做的
YOLOv3表现非常好！请看表3。就COCO的平均AP指标而言，它与SSD类的模型相当，但速度提高了3倍。尽管如此，它仍然在这个指标上比像RetinaNet这样的其他模型差些。
表3.我很认真地从[9]中“窃取”了所有这些表格，他们花了很长时间才从头开始制作。好的，YOLOv3没问题。请记住，RetinaNet处理图像的时间要长3.8倍。YOLOv3比SSD变体要好得多，可与AP50指标上的最新模型相媲美。
然而，当我们使用“旧的”检测指标——在IOU=0.5的mAP（或图表中的AP50）时，YOLOv3非常强大。其性能几乎与RetinaNet相当，并且远强于SSD。这表明YOLOv3是一个非常强大的检测器，擅长为目标生成恰当的框。然而，随着IOU阈值增加，性能显著下降，这表明YOLOv3预测的边界框与目标不能完美对齐。
之前的YOLO不擅长检测小物体。但是，现在我们看到了这种趋势的逆转。随着新的多尺度预测，我们看到YOLOv3具有相对较高的APS性能。但是，它在中等和更大尺寸的物体上的表现相对较差。需要更多的研究来深入了解这一点。
当我们在AP50指标上绘制准确度和速度关系图时（见图3），我们看到YOLOv3与其他检测系统相比具有显着的优势。也就是说，速度更快、性能更好。
图3. 再次改编自[9]，这次显示的是在0.5 IOU指标上速度/准确度的折衷。你可以说YOLOv3是好的，因为它非常高并且在左边很远。 你能引用你自己的论文吗？猜猜谁会去尝试，这个人→[16]。哦，我忘了，我们还修复了YOLOv2中的数据加载bug，该bug的修复提升了2 mAP。将YOLOv3结果潜入这幅图中而没有改变原始布局。
4 失败的尝试
我们在研究YOLOv3时尝试了很多东西，但很多都不起作用。下面是我们要记住的血的教训。
Anchor框的x、y偏移预测。我们尝试使用常规的Anchor框预测机制，比如利用线性激活将坐标x、y的偏移程度预测为边界框宽度或高度的倍数。但我们发现这种方法降低了模型的稳定性，并且效果不佳。
用线性激活代替逻辑激活函数进行x、y预测。我们尝试使用线性激活代替逻辑激活来直接预测x、y偏移。这个改变导致MAP下降了几个点。
focal loss。我们尝试使用focal loss。它使得mAP下降2个点。YOLOv3可能已经对focal loss试图解决的问题具有鲁棒性，因为它具有单独的目标预测和条件类别预测。因此，对于大多数样本来说，类别预测没有损失？或者有一些？我们并不完全确定。
双IOU阈值和真值分配。Faster R-CNN在训练期间使用两个IOU阈值。如果一个预测与真实标签框重叠超过0.7，它就是一个正样本，若重叠为[0.3，0.7]之间，那么它会被忽略，若它与所有的真实标签框的IOU小于0.3，那么一个负样本。我们尝试了类似的策略，但无法取得好的结果。
我们非常喜欢目前的更新，它似乎至少在局部达到了最佳。有些方法可能最终会产生好的结果，也许他们只是需要一些调整来稳定训练。
5 这一切意味着什么
YOLOv3是一个很好的检测器。速度很快、很准确。它在COCO平均AP介于0.5和0.95 IOU之间的指标的上并不理想。但是，对于旧的0.5 IOU检测指标上效果非常好。
为什么我们要改变指标？COCO的原论文只是有这样一句含糊不清的句子：“一旦评估服务器完成，就会生成全面评测指标”。Russakovsky等人的报告说，人们很难区分0.3和0.5的IOU。“训练人类用视觉检查0.3 IOU的边界框，并且与0.5 IOU的框区别开来是非常困难的。“[16]如果人类很难说出差异，那么它也没有多重要吧？
但是也许更好的问题是：“现在我们有了这些检测器，我们要做什么？”很多做关于这方面的研究的人都受聘于Google和Facebook。我想至少我们知道这项技术在好人的手中，绝对不会被用来收集您的个人信息并将其出售给......等等，您是说这正是它的用途？oh。
其他花大钱资助视觉研究的人还有军方，他们从来没有做过任何可怕的事情，例如用新技术杀死很多人，等等.....（脚注：作者由the Office of Naval Research and Google资助支持。）
我强烈地希望，大多数使用计算机视觉的人都用它来做一些快乐且有益的事情，比如计算一个国家公园里斑马的数量[11]，或者追踪在附近徘徊的猫[17]。但是计算机视觉已经有很多可疑的用途，作为研究人员，我们有责任考虑我们的工作可能造成的损害，并思考如何减轻它的影响。我们欠这个世界太多。
最后，不要再@我了。（因为哥已经退出Twitter这个是非之地了）。
参考文献
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目标检测经典论文——YOLOv3论文翻译（纯中文版）：YOLOv3：增量式的改进（YOLOv3: An Incremental Improvement）
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