摘要：值得一提的是，基于百度自研的开源深度学习平台的实现，参考了论文，增加了，等处理，精度相比于原作者的实现提高了个绝对百分点，在此基础上加入最终精度相比原作者提高个绝对百分点。
YOLO作为目标检测领域的创新技术，一经推出就受到开发者的广泛关注。值得一提的是，基于百度自研的开源深度学习平台PaddlePaddle的YOLO v3实现，参考了论文【Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks】，增加了mixup，label_smooth等处理，精度(mAP(0.5：0.95))相比于原作者的实现提高了4.7个绝对百分点，在此基础上加入synchronize batch normalization, 最终精度相比原作者提高5.9个绝对百分点。我们将在下文中为大家详解实现的具体过程。
CV领域的核心问题之一就是目标检测（object detection），它的任务是找出图像当中所有感兴趣的目标（物体），确定其位置和大小（包含目标的矩形框）并识别出具体是哪个对象。Faster R-CNN及在其基础上改进的Mask R-CNN在实例分割、目标检测、人体关键点检测等任务上都取得了很好的效果，但通常较慢。YOLO 创造性的提出one-stage，就是目标定位和目标识别在一个步骤中完成。
由于整个检测流水线是单个网络，因此可以直接在检测性能上进行端到端优化，使得基础YOLO模型能以每秒45帧的速度实时处理图像，较小网络的Fast YOLO每秒处理图像可达到惊人的155帧。YOLO有让人惊艳的速度，同时也有让人止步的缺陷：不擅长小目标检测。而YOLO v3保持了YOLO的速度优势，提升了模型精度，尤其加强了小目标、重叠遮挡目标的识别，补齐了YOLO的短板，是目前速度和精度均衡的目标检测网络。
YOLO v3检测原理
YOLO v3 是一阶段End2End的目标检测器。YOLO v3将输入图像分成SS个格子，每个格子预测B个bounding box，每个bounding box预测内容包括: Location(x, y, w, h)、Confidence Score和C个类别的概率，因此YOLO v3输出层的channel数为SSB(5 + C)。YOLO v3的loss函数也有三部分组成：Location误差，Confidence误差和分类误差。
YOLO v3网络结构
YOLO v3 的网络结构由基础特征提取网络、multi-scale特征融合层和输出层组成。
1、特征提取网络。YOLO v3使用 DarkNet53作为特征提取网络：DarkNet53 基本采用了全卷积网络，用步长为2的卷积操作替代了池化层，同时添加了 Residual 单元，避免在网络层数过深时发生梯度弥散。
2、特征融合层。为了解决之前YOLO版本对小目标不敏感的问题，YOLO v3采用了3个不同尺度的特征图来进行目标检测，分别为1313,2626,52*52,用来检测大、中、小三种目标。特征融合层选取 DarkNet 产出的三种尺度特征图作为输入，借鉴了FPN(feature pyramid networks)的思想，通过一系列的卷积层和上采样对各尺度的特征图进行融合。
3、输出层。同样使用了全卷积结构，其中最后一个卷积层的卷积核个数是255：3*(80+4+1)=255，3表示一个grid cell包含3个bounding box，4表示框的4个坐标信息，1表示Confidence Score，80表示COCO数据集中80个类别的概率。
PaddlePaddle简介
PaddlePaddle是百度自研的集深度学习框架、工具组件和服务平台为一体的开源深度学习平台，有全面的官方支持的工业级应用模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域，并开放了多个实用的预训练中文模型。
应用案例分享：AI识虫
红脂大小蠹是危害超过 35 种松科植物的蛀干害虫，自 1998 年首次发现到 2004 年，发生面积超过 52.7 万平方公里 , 枯死松树达 600 多万株。且在持续扩散，给我国林业经济带来巨大损失。传统监测方式依赖具有专业识别能力的工作人员进行实地检查，专业要求高，工作周期长。北京林业大学、百度、嘉楠、软通智慧合作面向信息素诱捕器的智能虫情监测系统，通过PaddlePaddle训练得到目标检测模型YOLO v3，识别红脂大小蠹虫，远程监测病虫害情况，识别准确率达到90%，与专业人士水平相当，并将原本需要两周才能完成的检查任务，缩短至1小时就能完成。
基于PaddlePaddle实际使用
运行样例代码需要Paddle Fluid的v.1.4或以上的版本。如果你的运行环境中的PaddlePaddle低于此版本，请根据安装文档中的说明来更新PaddlePaddle。
数据准备
在MS-COCO数据集上进行训练，通过如下方式下载数据集。
模型训练
安装cocoapi：训练前需要首先下载cocoapi。
下载预训练模型： 本示例提供darknet53预训练模型，该模型转换自作者提供的darknet53在ImageNet上预训练的权重，采用如下命令下载预训练模型。
sh ./weights/download.sh
通过初始化 --pretrain 加载预训练模型。同时在参数微调时也采用该设置加载已训练模型。 请在训练前确认预训练模型下载与加载正确，否则训练过程中损失可能会出现NAN。
开始训练： 数据准备完毕后，可以通过如下的方式启动训练。
• 通过设置export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7指定8卡GPU训练。
• 可选参数见：python train.py --help
数据读取器说明：
• 数据读取器定义在reader.py中。
模型设置：
• 模型使用了基于COCO数据集生成的9个先验框：10x13，16x30，33x23，30x61，62x45，59x119，116x90，156x198，373x326
• 检测过程中，nms_topk=400, nms_posk=100，nms_thresh=0.45
训练策略：
• 采用momentum优化算法训练YOLO v3，momentum=0.9。
• 学习率采用warmup算法，前4000轮学习率从0.0线性增加至0.001。在400000，450000轮时使用0.1,0.01乘子进行学习率衰减，最大训练500000轮。
下图为模型训练结果Train Loss。
模型评估
若训练时指定--syncbn=True, 模型评估精度如下。
• 注意： 评估结果基于pycocotools评估器，没有滤除score < 0.05的预测框，其他框架有此滤除操作会导致精度下降。
模型推断
模型推断可以获取图像中的物体及其对应的类别，infer.py是主要执行程序，调用示例如下。
• 通过设置export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0指定单卡GPU预测。
模型预测速度（Tesla P40）
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