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【从零开始学习YOLOv3】1. YOLO cfg文件解析

前言: 与其他框架不同,Darknet构建网络架构不是通过代码直接堆叠,而是通过解析cfg文件进行生成的。cfg文件格式是有一定规则,虽然比较简单,但是有些地方需要对yolov3有一定程度的熟悉,才能正确设置。

下边以yolov3.cfg为例进行讲解。

1. Net层

[net]
#Testing
#batch=1 
#subdivisions=1
#在测试的时候,设置batch=1,subdivisions=1
#Training
batch=16
subdivisions=4
#这里的batch与普遍意义上的batch不是一致的。
#训练的过程中将一次性加载16张图片进内存,然后分4次完成前向传播,每次4张。
#经过16张图片的前向传播以后,进行一次反向传播。
width=416
height=416
channels=3
#设置图片进入网络的宽、高和通道个数。
#由于YOLOv3的下采样一般是32倍,所以宽高必须能被32整除。
#多尺度训练选择为32的倍数最小320*320,最大608*608。
#长和宽越大,对小目标越好,但是占用显存也会高,需要权衡。
momentum=0.9
#动量参数影响着梯度下降到最优值得速度。
decay=0.0005
#权重衰减正则项,防止过拟合。
angle=0
#数据增强,设置旋转角度。
saturation = 1.5
#饱和度
exposure = 1.5
#曝光量
hue=.1
#色调

learning_rate=0.001
#学习率:刚开始训练时可以将学习率设置的高一点,而一定轮数之后,将其减小。
#在训练过程中,一般根据训练轮数设置动态变化的学习率。
burn_in=1000
max_batches = 500200
#最大batch
policy=steps
#学习率调整的策略,有以下policy:
#constant, steps, exp, poly, step, sig, RANDOM,constant等方式
#调整学习率的policy,        
#有如下policy:constant, steps, exp, poly, step, sig, RANDOM。
#steps#比较好理解,按照steps来改变学习率。

steps=400000,450000
scales=.1,.1
#在达到40000、45000的时候将学习率乘以对应的scale

2. 卷积层

[convolutional]
batch_normalize=1           
#是否做BN操作
filters=32                  
#输出特征图的数量
size=3                      
#卷积核的尺寸
stride=1                    
#做卷积运算的步长
pad=1                       
#如果pad为0,padding由padding参数指定。
#如果pad为1,padding大小为size/2,padding应该是对输入图像左边缘拓展的像素数量
activation=leaky            
#激活函数的类型:logistic,loggy,relu,
#elu,relie,plse,hardtan,lhtan,
#linear,ramp,leaky,tanh,stair
# alexeyAB版添加了mish, swish, nrom_chan等新的激活函数

feature map计算公式:

OutFeature=\frac{InFeature+2\times padding-size}{stride}+1

3. 下采样

可以通过调整卷积层参数进行下采样:

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=2
pad=1
activation=leaky

可以通过带入以上公式,可以得到OutFeature是InFeature的一半。

也可以使用maxpooling进行下采样:

[maxpool]
size=2
stride=2

4. 上采样

[upsample]
stride=2

上采样是通过线性插值实现的。

5. Shortcut和Route层

[shortcut]
from=-3
activation=linear
#shortcut操作是类似ResNet的跨层连接,参数from是−3,
#意思是shortcut的输出是当前层与先前的倒数第三层相加而得到。
# 通俗来讲就是add操作

[route]
layers = -1, 36
# 当属性有两个值,就是将上一层和第36层进行concate
#即沿深度的维度连接,这也要求feature map大小是一致的。
[route]
layers = -4
#当属性只有一个值时,它会输出由该值索引的网络层的特征图。 
#本例子中就是提取从当前倒数第四个层输出

6. YOLO层

[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18
#每一个[region/yolo]层前的最后一个卷积层中的 
#filters=num(yolo层个数)*(classes+5) ,5的意义是5个坐标,
#代表论文中的tx,ty,tw,th,po
#这里类别个数为1,(1+5)*3=18
activation=linear

[yolo]                      
mask = 6,7,8                
#训练框mask的值是0,1,2,           
#这意味着使用第一,第二和第三个anchor
anchors = 10,13,  16,30,  33,23,  30,61,  62,45,\
          59,119,  116,90,  156,198,  373,326
# 总共有三个检测层,共计9个anchor
# 这里的anchor是由kmeans聚类算法得到的。
classes=1 
#类别个数
num=9               
#每个grid预测的BoundingBox num/yolo层个数
jitter=.3           
#利用数据抖动产生更多数据,
#属于TTA(Test Time Augmentation)
ignore_thresh = .5
# ignore_thresh 指得是参与计算的IOU阈值大小。
#当预测的检测框与ground true的IOU大于ignore_thresh的时候,
#不会参与loss的计算,否则,检测框将会参与损失计算。
#目的是控制参与loss计算的检测框的规模,当ignore_thresh过于大,
#接近于1的时候,那么参与检测框回归loss的个数就会比较少,同时也容易造成过拟合;
#而如果ignore_thresh设置的过于小,那么参与计算的会数量规模就会很大。
#同时也容易在进行检测框回归的时候造成欠拟合。
#ignore_thresh 一般选取0.5-0.7之间的一个值
# 小尺度(13*13)用的是0.7,
# 大尺度(26*26)用的是0.5。

7. 模块总结

Darket-53结构如下图所示:

它是由重复的类似于ResNet的模块组成的,其下采样是通过卷积来完成的。通过对cfg文件的观察,提出了以下总结:

不改变feature大小的模块:

  1. 残差模块:
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[shortcut]
from=-3
activation=linear
  1. 1×1卷积:可以降低计算量
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
  1. 普通3×3卷积:可以对filter个数进行调整
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=1024
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

改变feature map大小

  1. feature map减半:
[maxpool]
size=2
stride=2

或者

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=2
pad=1
activation=leaky
  1. feature map加倍:
[maxpool]
size=2
stride=1

特征融合操作

  1. 使用Route层获取指定的层(13×13)。
  2. 添加卷积层进行学习但不改变feature map大小。
  3. 进行上采样(26×26)。
  4. 从backbone中找到对应feature map大小的层进行Route或者Shortcut(26×26)。
  5. 融合完成。

后记:以上就是笔者之前使用darknet过程中收集和总结的一些经验,掌握以上内容并读懂yolov3论文后,就可以着手运行代码了。目前使用与darknet一致的cfg文件解析的有一些,比如原版Darknet,AlexeyAB版本的Darknet,还有一个pytorch版本的yolov3。AlexeyAB版本的添加了很多新特性,比如 [conv_lstm], [scale_channels] SE/ASFF/BiFPN, [local_avgpool], [sam], [Gaussian_yolo], [reorg3d] (fixed [reorg]), fixed [batchnorm]等等。而pytorch版本的yolov3可以很方便的添加我们需要的功能。之后将会对这个版本进行改进,添加孔洞卷积、SE、CBAM、SK等模块。