摘要：值得一提的是，基于百度自研的開源深度學習平臺的實現，參考了論文，增加了，等處理，精度相比于原作者的實現提高了個絕對百分點，在此基礎上加入最終精度相比原作者提高個絕對百分點。

YOLO作為目標檢測領域的創新技術，一經推出就受到開發者的廣泛關注。值得一提的是，基于百度自研的開源深度學習平臺PaddlePaddle的YOLO v3實現，參考了論文【Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks】，增加了mixup，label_smooth等處理，精度(mAP(0.5：0.95))相比于原作者的實現提高了4.7個絕對百分點，在此基礎上加入synchronize batch normalization, 最終精度相比原作者提高5.9個絕對百分點。我們將在下文中為大家詳解實現的具體過程。

CV領域的核心問題之一就是目標檢測（object detection），它的任務是找出圖像當中所有感興趣的目標（物體），確定其位置和大小（包含目標的矩形框）并識別出具體是哪個對象。Faster R-CNN及在其基礎上改進的Mask R-CNN在實例分割、目標檢測、人體關鍵點檢測等任務上都取得了很好的效果，但通常較慢。YOLO 創造性的提出one-stage，就是目標定位和目標識別在一個步驟中完成。

由于整個檢測流水線是單個網絡，因此可以直接在檢測性能上進行端到端優化，使得基礎YOLO模型能以每秒45幀的速度實時處理圖像，較小網絡的Fast YOLO每秒處理圖像可達到驚人的155幀。YOLO有讓人驚艷的速度，同時也有讓人止步的缺陷：不擅長小目標檢測。而YOLO v3保持了YOLO的速度優勢，提升了模型精度，尤其加強了小目標、重疊遮擋目標的識別，補齊了YOLO的短板，是目前速度和精度均衡的目標檢測網絡。

YOLO v3檢測原理

YOLO v3 是一階段End2End的目標檢測器。YOLO v3將輸入圖像分成SS個格子，每個格子預測B個bounding box，每個bounding box預測內容包括: Location(x, y, w, h)、Confidence Score和C個類別的概率，因此YOLO v3輸出層的channel數為SSB(5 + C)。YOLO v3的loss函數也有三部分組成：Location誤差，Confidence誤差和分類誤差。

YOLO v3網絡結構

YOLO v3 的網絡結構由基礎特征提取網絡、multi-scale特征融合層和輸出層組成。

1、特征提取網絡。YOLO v3使用 DarkNet53作為特征提取網絡：DarkNet53 基本采用了全卷積網絡，用步長為2的卷積操作替代了池化層，同時添加了 Residual 單元，避免在網絡層數過深時發生梯度彌散。
2、特征融合層。為了解決之前YOLO版本對小目標不敏感的問題，YOLO v3采用了3個不同尺度的特征圖來進行目標檢測，分別為1313,2626,52*52,用來檢測大、中、小三種目標。特征融合層選取 DarkNet 產出的三種尺度特征圖作為輸入，借鑒了FPN(feature pyramid networks)的思想，通過一系列的卷積層和上采樣對各尺度的特征圖進行融合。
3、輸出層。同樣使用了全卷積結構，其中最后一個卷積層的卷積核個數是255：3*(80+4+1)=255，3表示一個grid cell包含3個bounding box，4表示框的4個坐標信息，1表示Confidence Score，80表示COCO數據集中80個類別的概率。

PaddlePaddle簡介
PaddlePaddle是百度自研的集深度學習框架、工具組件和服務平臺為一體的開源深度學習平臺，有全面的官方支持的工業級應用模型，涵蓋自然語言處理、計算機視覺、推薦引擎等多個領域，并開放了多個實用的預訓練中文模型。

應用案例分享：AI識蟲
紅脂大小蠹是危害超過 35 種松科植物的蛀干害蟲，自 1998 年首次發現到 2004 年，發生面積超過 52.7 萬平方公里 , 枯死松樹達 600 多萬株。且在持續擴散，給我國林業經濟帶來巨大損失。傳統監測方式依賴具有專業識別能力的工作人員進行實地檢查，專業要求高，工作周期長。北京林業大學、百度、嘉楠、軟通智慧合作面向信息素誘捕器的智能蟲情監測系統，通過PaddlePaddle訓練得到目標檢測模型YOLO v3，識別紅脂大小蠹蟲，遠程監測病蟲害情況，識別準確率達到90%，與專業人士水平相當，并將原本需要兩周才能完成的檢查任務，縮短至1小時就能完成。

基于PaddlePaddle實際使用
運行樣例代碼需要Paddle Fluid的v.1.4或以上的版本。如果你的運行環境中的PaddlePaddle低于此版本，請根據安裝文檔中的說明來更新PaddlePaddle。

數據準備
在MS-COCO數據集上進行訓練，通過如下方式下載數據集。

模型訓練
安裝cocoapi：訓練前需要首先下載cocoapi。

下載預訓練模型： 本示例提供darknet53預訓練模型，該模型轉換自作者提供的darknet53在ImageNet上預訓練的權重，采用如下命令下載預訓練模型。
sh ./weights/download.sh
通過初始化 --pretrain 加載預訓練模型。同時在參數微調時也采用該設置加載已訓練模型。 請在訓練前確認預訓練模型下載與加載正確，否則訓練過程中損失可能會出現NAN。
開始訓練： 數據準備完畢后，可以通過如下的方式啟動訓練。

? 通過設置export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7指定8卡GPU訓練。
? 可選參數見：python train.py --help

數據讀取器說明：
? 數據讀取器定義在reader.py中。
模型設置：
? 模型使用了基于COCO數據集生成的9個先驗框：10x13，16x30，33x23，30x61，62x45，59x119，116x90，156x198，373x326
? 檢測過程中，nms_topk=400, nms_posk=100，nms_thresh=0.45
訓練策略：
? 采用momentum優化算法訓練YOLO v3，momentum=0.9。
? 學習率采用warmup算法，前4000輪學習率從0.0線性增加至0.001。在400000，450000輪時使用0.1,0.01乘子進行學習率衰減，最大訓練500000輪。
下圖為模型訓練結果Train Loss。

模型評估

若訓練時指定--syncbn=True, 模型評估精度如下。

? 注意： 評估結果基于pycocotools評估器，沒有濾除score < 0.05的預測框，其他框架有此濾除操作會導致精度下降。

模型推斷
模型推斷可以獲取圖像中的物體及其對應的類別，infer.py是主要執行程序，調用示例如下。

? 通過設置export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定單卡GPU預測。
模型預測速度（Tesla P40）