YOLOv3: An Incremental Improvement

YOLOv3：一个渐进式的改进

YOLOv3在YOLOv2的基础上进行了一些小的改动，在保证实时性的基础上精度更高。

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YOLOv3主要在主干网络、锚框数量和多尺度融合上进行了优化。

1、主干网络

主干网络采用了Darknet-53，如下图所示，增加了卷积层层数，去掉了池化层，是一个全卷积网络（FCN）。网络使用步长为2的卷积层替代了池化层进行特征图的降采样过程，可以有效阻止由于池化层导致的底层及特征损失。此外，网络损失函数采用了Leaky ReLU，有效缓解了ReLU导致的神经元失活问题。

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2、锚框数量

YOLOv2给每个网格分配了5个锚框，YOLOv3给每个网格分类了9个锚框，在三种大小的框上赋予三种不同的长宽比，可以更好地检测不同形状的目标。

3、多尺度融合

YOLOv2采用了13 x 13和26 x 26两个尺度的特征图融合，YOLOv3加入了52 x 52大小的特征图，一共三个尺寸的特征图进行融合，这样可以从上采样的特征中获得更有意义的语义信息，并从早期的特征图中获得更精细的信息。

YOLOv3的整体架构如下图所示：

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YOLO的架构到v3时，就已经比较成熟了。可以大致将整个架构分为主干网络（backbone）、特征融合部分（Neck）以及检测头（Head）。YOLOv3主干网络为Darknet-53，Neck部分为自低至顶的特征融合，检测头为（4+1+C）模式，4表示边界框的定位坐标，包含中心坐标相对于所在网格左上角顶点的横纵坐标偏移量、边界框宽和高；1代表框的置信度；C表示C个类别的类概率。
YOLOv3在之前网络的基础上完善了主干网络；使用了三种大小的特征图进行融合，使得特征提取的细粒度更好；每个网格赋予了9个锚框，共三种尺度，有利于锚框与目标大小的吻合。YOLOv3的该进虽然很少，但却是很有效。