yolov3的缺点_YOLOV3问答式解读

一、YOLOV3相比上个版本有哪些改进策略？

答：1、加入了FPN结构 2、使用残差结构，这样可以构建更深的网络结构，由darknet19变成darknet53.

二、如何理解anchor boxes的作用？

答：1、关于anchor box最早是在faster-rcnn中出现，最早的目标检测都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式，逐尺度逐位置判断"这个尺度的这个位置处有没有认识的目标"，非常笨重耗时。

fast-rcnn提出的RPN是一个conv3x3+两个并列的conv1x1，一边预测anchor中是否包含目标，一边预测目标框偏离固定anchor多远。

所以anchors的作用一方面是代替耗时的显式的密集滑窗方法，另一方面式取代了显式SSP，解决多尺度问题，代替ssp，每个特征图上的点对应若干个anchors，这些anhors大小尺寸可以基本覆盖到检测目标此寸，范围。

而在yolo模型中anchors的作用也是类似的。

当然anchors优缺点如下：

1. 优点：

(1)使用anchor机制产生密集的anchor box，使得网络可直接在此基础上进行目标分类及边界框坐标回归；

(2)密集的anchor box可有效提高网络目标召回能力，对于小目标检测来说提升非常明显。

2. 缺点：

(1)anchor机制中，需要设定的超参：尺度(scale)和长宽比( aspect ratio)是比较难设计的。这需要较强的先验知识。

(2)冗余框非常之多：一张图像内的目标毕竟是有限的，基于每个anchor设定大量anchor box会产生大量的easy-sample，即完全不包含目标的背景框。这会造成正负样本严重不平衡问题，也是one-stage算法难以赶超two-stage算法的原因之一。

(3)网络实质上是看不见anchor box的，在anchor box的基础上进行边界回归更像是一种在范围比较小时候的强行记忆。

三、如何选择anchor boxes的

答:yolo上的anchor box的从第一个版本是借鉴了RPN网络，在此基础上做了些优化，RPN网络选择三组固定尺寸宽高比分别为1:1，1:2和2:1 ，每个特征图上的点对应这九个anchor boxes，而yolo在这点上改进，通过对训练数据集的检测目标的尺寸聚类得到，这样做的好处是可以避免选择与训练目标尺寸相差太大的anchor box提高精度。

四、坐标预测方式

1、通过预测目标与anchor的偏移来预测，公式如下：

这里为什么会选sigmoid函数来作为中心点坐标预测方式，这样的目的是将目标的偏差约束在一个cell的范围，sigmoid的取值范围为[0，1]。

五、损失函数

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