YOLO的框架及版本迭代

YOLO(You Only Look Once)是一种非常流行的实时目标检测算法,其特点是将目标检测任务转换为一个回归问题,通过一次前向传播就可以同时完成目标的分类和定位。以下是YOLO框架的整体架构和工作原理:

一、YOLO的基本框架

1. 输入层

  • 输入是一张图像,通常被调整为固定大小的方形图像,例如 416 × 416 416 \times 416 416×416 或 640 × 640 640 \times 640 640×640。
  • 输入图像的每个像素点被归一化为 [ 0 , 1 ] [0, 1] [0,1] 之间的浮点数。

2. 主干网络(Backbone)

  • 这是YOLO的核心特征提取部分,类似于卷积神经网络(CNN)。
  • 不同版本的YOLO使用不同的主干网络:
    • YOLOv1 使用了简单的 GoogLeNet 风格的CNN。
    • YOLOv2、YOLOv3 使用了 Darknet 网络。
    • YOLOv4、YOLOv5 引入了 CSPDarknet
    • YOLOv7 进一步优化了网络结构,引入了 ELAN 层。
    • YOLOv8 使用了更轻量级的结构,如 EfficientNetTransformer

3. 特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)

  • 将不同尺度的特征图结合,帮助检测不同大小的目标。
  • YOLOv3 及以后版本引入了 FPNPAN(Path Aggregation Network),实现更好的多尺度特征融合。

4. 输出层(Detection Head)

  • YOLO将输入图像划分为 S × S S \times S S×S 的网格,每个网格负责检测一个或多个目标。
  • 对于每个网格,预测:
    • Bounding Box :边界框的位置( x , y , w , h x, y, w, h x,y,w,h)。
    • 置信度:边界框中是否有物体以及置信度。
    • 类别概率:每个类别的概率。

输出的张量结构如下:
( S × S × B × ( 5 + C ) ) (S \times S \times B \times (5 + C)) (S×S×B×(5+C))

其中:

  • S × S S \times S S×S:网格大小。
  • B B B:每个网格的预测框数量(例如 YOLOv3 中 B = 3 B=3 B=3)。
  • 5 5 5:包含边界框的 x , y , w , h x, y, w, h x,y,w,h 和置信度。
  • C C C:类别数量。

二、YOLO的工作流程

  1. 图像输入:将原始输入图像调整为固定大小。
  2. 特征提取:主干网络提取图像中的特征。
  3. 预测框生成:生成多个边界框,并为每个框预测置信度和类别概率。
  4. 非极大值抑制(NMS):通过置信度和 IoU(交并比)过滤掉重叠和低置信度的框,保留最佳的预测框。
  5. 输出结果:输出检测到的目标类别、边界框位置和置信度。

三、YOLO的优缺点

优点:

  • 速度快:YOLO可以在实时条件下完成目标检测,适用于实时应用。
  • 端到端训练:YOLO直接从图像中学习特征并预测目标位置和类别。
  • 单一模型:不需要额外的候选区域生成步骤。

缺点:

  • 对小目标的检测效果较差:由于将图像划分为较大的网格,小目标可能被忽略。
  • 精度可能不如两阶段方法(如Faster R-CNN):尤其是在复杂的背景下。

四、YOLO模型的改进版本

版本 主要改进 优势
YOLOv1 单次检测,回归问题 速度快,简单
YOLOv2 使用Darknet,Batch Normalization 提高检测精度
YOLOv3 多尺度检测,FPN 改善小目标检测
YOLOv4 CSPDarknet、PAN、数据增强 进一步提升速度与精度
YOLOv5 PyTorch实现,模块化更强 更易训练和部署
YOLOv7 ELAN、E-ELAN模块 提高计算效率
YOLOv8 支持Transformer、EfficientNet等 更轻量化、更高精度

五、YOLO的代码框架示例(PyTorch)

python 复制代码
import torch
import torch.nn as nn

class YOLO(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80):
        super(YOLO, self).__init__()
        # Backbone: Feature extraction
        self.backbone = DarknetBackbone()
        # Head: Detection head
        self.head = DetectionHead(num_classes)

    def forward(self, x):
        features = self.backbone(x)
        output = self.head(features)
        return output

class DarknetBackbone(nn.Module):
    # 定义YOLO的Darknet主干网络
    def __init__(self):
        super(DarknetBackbone, self).__init__()
        # 多层卷积层
        self.layers = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            # 更多的卷积层...
        )

    def forward(self, x):
        return self.layers(x)

class DetectionHead(nn.Module):
    # 定义检测头
    def __init__(self, num_classes):
        super(DetectionHead, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(512, (5 + num_classes) * 3, kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        return self.conv(x)

# 测试模型
model = YOLO(num_classes=80)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 416, 416)
output = model(input_tensor)
print(output.shape)

总结

YOLO的核心思想是一次看全图,将目标检测作为回归问题进行端到端学习。它具有高效、实时的特点,并且通过不同版本的改进,在速度和精度之间取得了良好的平衡。

相关推荐
plmm烟酒僧8 小时前
在 RK3588 多线程推理 YOLO 时,同时开启硬件解码和 RGA 加速的性能分析
yolo·rkmpp·瑞芯微·硬件加速·rga·色彩空间转换
HABuo13 小时前
【YOLOv8】YOLOv8改进系列(11)----替换主干网络之MobileNetV4
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·计算机视觉
Kai HVZ1 天前
《深度学习》——yolov4详解
人工智能·深度学习·yolo
plmm烟酒僧1 天前
基于 RK3588 的 YOLO 多线程推理多级硬件加速引擎框架设计(代码框架和实现细节)
yolo·rk3588·多线程·rkmpp·硬件加速·视频解码·librga
Shier833_Ww2 天前
目标识别与双目测距(1)环境搭建:Ubuntu+yolov5+pcl库
linux·yolo·ubuntu
记得开心一点嘛2 天前
YOLOv11模型的常见处理
深度学习·yolo·机器学习
你的陈某某2 天前
基于YOLOv8的PCB缺陷检测--补充实验
yolo·yolov8·pcb检测
HP-Patience2 天前
【YOLOv11】目标检测任务-实操过程
人工智能·yolo·目标检测
幽络源小助理2 天前
杂草YOLO系列数据集4000张
yolo·数据集
yolo大师兄3 天前
基于YOLOv8深度学习的PCB缺陷检测识别系统【python源码+GUI界面+数据集+训练代码+登录界面】
人工智能·python·深度学习·yolo·计算机视觉