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，基於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 NeuralNetworks】，增加了mixup，label_smooth等處理，精度(mAP(0.5：0.95))相比於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 batchnormalization, 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），它的任務是找出影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）並識別出具體是哪個物件。Faster R-CNN及在其基礎上改進的Mask R-CNN在例項分割、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。
由於整個檢測流水線是單個網路，因此可以直接在檢測效能上進行端到端優化，使得基礎YOLO模型能以每秒45幀的速度實時處理影像，較小網路的Fast YOLO每秒處理影像可達到驚人的155幀。YOLO有讓人驚豔的速度，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路。
專案地址：https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/v1.4/PaddleCV/yolov3/README_cn.md
YOLO v3檢測原理
YOLO v3 是一階段End2End的目標檢測器。YOLO v3將輸入影像分成S*S個格子，每個格子預測B個bounding box，每個boundingbox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S*S*B*(5+ C)。YOLO v3的loss函式也有三部分組成：Location誤差，Confidence誤差和分類誤差。
圖：YOLO v3檢測原理
YOLO v3網路結構
YOLO v3 的網路結構由基礎特徵提取網路、multi-scale特徵融合層和輸出層組成。
特徵提取網路。YOLO v3使用 DarkNet53作為特徵提取網路：DarkNet53 基本採用了全卷積網路，用步長為2的卷積操作替代了池化層，同時新增了 Residual 單元，避免在網路層數過深時發生梯度彌散。
特徵融合層。為了解決之前YOLO版本對小目標不敏感的問題，YOLO v3採用了3個不同尺度的特徵圖來進行目標檢測，分別為13*13,26*26,52*52,用來檢測大、中、小三種目標。特徵融合層選取 DarkNet產出的三種尺度特徵圖作為輸入，借鑑了FPN(feature pyramid networks)的思想，通過一系列的卷積層和上取樣對各尺度的特徵圖進行融合。
輸出層。同樣使用了全卷積結構，其中最後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boundingbox，4表示框的4個座標資訊，1表示Confidence Score，80表示COCO資料集中80個類別的概率。
圖：YOLO v3 網路結構
PaddlePaddle簡介
PaddlePaddle是百度自研的集深度學習框架、工具元件和服務平臺為一體的技術領先、功能完備的開源深度學習平臺，有全面的官方支援的工業級應用模型，涵蓋自然語言處理、計算機視覺、推薦引擎等多個領域，並開放多個領先的預訓練中文模型。目前，已經被中國企業廣泛使用，並擁有活躍的開發者社群。
詳情可檢視PaddlePaddle官網：http://www.paddlepaddle.org/
應用案例—AI識蟲
紅脂大小蠹是危害超過 35 種松科植物的蛀幹害蟲，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，工作週期長。
北京林業大學、百度、嘉楠、軟通智慧合作面向資訊素誘捕器的智慧蟲情監測系統，通過PaddlePaddle訓練得到目標檢測模型YOLO v3，識別紅脂大小蠹蟲，遠端監測病蟲害情況，識別準確率達到90%，與專業人士水平相當，並將原本需要兩週才能完成的檢查任務，縮短至1小時就能完成。
基於PaddlePaddle實戰
執行樣例程式碼需要Paddle Fluid的v 1.4或以上的版本。如果你的執行環境中的PaddlePaddle低於此版本，請根據安裝文件中的說明來更新PaddlePaddle：
http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.4/beginners_guide/install/index_cn.html
資料準備
在MS-COCO資料集上進行訓練，通過如下方式下載資料集。
cd dataset/coco
./download.sh資料目錄結構如下：
dataset/coco/
├── annotations
│ ├──instances_train2014.json
│ ├──instances_train2017.json
│ ├── instances_val2014.json
│ ├──instances_val2017.json
| ...
├── train2017
│ ├──000000000009.jpg
│ ├──000000580008.jpg
| ...
├── val2017
│ ├──000000000139.jpg
│ ├──000000000285.jpg
| ...模型訓練
安裝cocoapi：訓練前需要首先下載cocoapi。
gitclone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cdcocoapi/PythonAPI
#if cython is not installed
pipinstall Cython
#Install into global site-packages
makeinstall
#Alternatively, if you do not have permissions or prefer
#not to install the COCO API into global site-packages
python2setup.py install --user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，採用如下命令下載預訓練模型。
sh./weights/download.sh通過初始化 --pretrain載入預訓練模型。同時在引數微調時也採用該設定載入已訓練模型。請在訓練前確認預訓練模型下載與載入正確，否則訓練過程中損失可能會出現NAN。
開始訓練： 資料準備完畢後，可以通過如下的方式啟動訓練。
python train.py \
--model_save_dir=output/ \
--pretrain=${path_to_pretrain_model}
--data_dir=${path_to_data}通過設定export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7指定8卡GPU訓練。
可選引數見：python train.py --help
資料讀取器說明：
資料讀取器定義在reader.py中。
模型設定：
模型使用了基於COCO資料集生成的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：
採用momentum優化演算法訓練YOLO v3，momentum=0.9。
學習率採用warmup演算法，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。
圖：Train Loss
模型評估
模型評估是指對訓練完畢的模型評估各類效能指標。本示例採用COCO官方評估。
eval.py是評估模組的主要執行程式，呼叫示例如下：
pythoneval.py \
--dataset=coco2017 \
--weights=${path_to_weights} \通過設定export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定單卡GPU評估。
若訓練時指定--syncbn=False, 模型評估精度如下。
input size | mAP(IoU=0.50:0.95) | mAP(IoU=0.50) | mAP(IoU=0.75) |
608x608 | 37.7 | 59.8 | 40.8 |
416x416 | 36.5 | 58.2 | 39.1 |
320x320 | 34.1 | 55.4 | 36.3 |
若訓練時指定--syncbn=True, 模型評估精度如下。
input size | mAP(IoU=0.50:0.95) | mAP(IoU=0.50) | mAP(IoU=0.75) |
608x608 | 38.9 | 61.1 | 42.0 |
416x416 | 37.5 | 59.6 | 40.2 |
320x320 | 34.8 | 56.4 | 36.9 |
注意： 評估結果基於pycocotools評估器，沒有濾除score < 0.05的預測框，其他框架有此濾除操作會導致精度下降。
模型推斷
模型推斷可以獲取影像中的物體及其對應的類別，infer.py是主要執行程式，呼叫示例如下。
pythoninfer.py \
--dataset=coco2017 \
--weights=${path_to_weights} \
--image_path=data/COCO17/val2017/ \
--image_name=000000000139.jpg \
--draw_thresh=0.5通過設定export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定單卡GPU預測。
模型預測速度（Tesla P40）
input size | 608x608 | 416x416 | 320x320 |
infer speed | 48 ms/frame | 29 ms/frame | 24 ms/frame |
圖：YOLO v3 預測視覺化