Yolov3网络结构图

网络结构图

 

绘制网络结构图受到Yolov3另一位作者文章的启发，包括下面Yolov4的结构图，确实，从总体框架上先了解了Yolov3的流程。再针对去学习每一小块的知识点，会事半功倍。

上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件：

1. CBL：Yolov3网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
2. Res unit：借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。
3. ResX：由一个CBL和X个残差组件构成，是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用，因此经过5次Res模块后，得到的特征图是608->304->152->76->38->19大小。

其他基础操作：

1. Concat：张量拼接，会扩充两个张量的维度，例如26*26*256和26*26*512两个张量拼接，结果是26*26*768。Concat和cfg文件中的route功能一样。
2. add：张量相加，张量直接相加，不会扩充维度，例如104*104*128和104*104*128相加，结果还是104*104*128。add和cfg文件中的shortcut功能一样。

Backbone中卷积层的数量：

每个ResX中包含1+2*X个卷积层，因此整个主干网络Backbone中一共包含1+（1+2*1）+（1+2*2）+（1+2*8）+（1+2*8）+（1+2*4）=52，再加上一个FC全连接层，即可以组成一个Darknet53分类网络。不过在目标检测Yolov3中，去掉FC层，不过为了方便称呼，仍然把Yolov3的主干网络叫做Darknet53结构。