简而言之，YOLOv3 的先验检测（Prior detection）系统将分类器或定位器重新用于执行检测任务。他们将模型应用于图像的多个位置和尺度。而那些评分较高的区域就可以视为检测结果。此外，相对于其它目标检测方法，我们使用了完全不同的方法。我们将一个单神经网络应用于整张图像，该网络将图像划分为不同的区域，因而预测每一块区域的边界框和概率，这些边界框会通过预测的概率加权。我们的模型相比于基于分类器的系统有一些优势。它在测试时会查看整个图像，所以它的预测利用了图像中的全局信息。与需要数千张单一目标图像的 R-CNN 不同，它通过单一网络评估进行预测。这令 YOLOv3 非常快，一般它比 R-CNN 快 1000 倍、比 Fast R-CNN 快 100 倍。
改进之处
- 多尺度预测 （引入FPN）。
- 更好的基础分类网络（darknet-53, 类似于ResNet引入残差结构）。
- 分类器不在使用Softmax，分类损失采用binary cross-entropy loss（二分类交叉损失熵）
YOLOv3不使用Softmax对每个框进行分类，主要考虑因素有两个：
- Softmax使得每个框分配一个类别（score最大的一个），而对于Open Images这种数据集，目标可能有重叠的类别标签，因此Softmax不适用于多标签分类。
- Softmax可被独立的多个logistic分类器替代，且准确率不会下降。
分类损失采用binary cross-entropy loss。
多尺度预测每种尺度预测3个box, anchor的设计方式仍然使用聚类,得到9个聚类中心,将其按照大小均分给3个尺度。
- 尺度1: 在基础网络之后添加一些卷积层再输出box信息.
- 尺度2: 从尺度1中的倒数第二层的卷积层上采样(x2)再与最后一个16x16大小的特征图相加,再次通过多个卷积后输出box信息.相比尺度1变大两倍.
- 尺度3: 与尺度2类似,使用了32x32大小的特征图.
参见网络结构定义文件 yolov3.cfg
https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg
基础网络 Darknet-53
仿ResNet, 与ResNet-101或ResNet-152准确率接近,但速度更快.对比如下:
检测结构如下：
