YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述（上）

对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法。

实际项目进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。

从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。

在此，大白将项目中，需要了解的Yolov3、Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总，希望和大家共同学习探讨。

文章目录

1. 论文汇总

2. Yolov3核心基础内容

2.1 网络结构可视化

2.2 网络结构图

2.3 核心基础内容

3. Yolov3相关代码

3.1 python代码

3.2 C++代码内容

3.3 python版本的Tensorrt代码

3.4 C++版本的Tensorrt代码

4. Yolov4核心基础内容

4.1 网络结构可视化

4.2 网络结构图

4.3 核心基础内容

4.3.1 输入端创新

4.3.2 Backbone创新

4.3.3 Neck创新

4.4.4 Prediction创新

5. Yolov4相关代码

5.1 python代码

5.2 C++代码

5.3 python版本的Tensorrt代码

5.4 C++版本的Tensorrt代码

6. 相关数据集下载

7. 不断更新ing

Yolov3论文名：《Yolov3: An
Incremental Improvement》

Yolov3论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf

Yolov4论文名：《Yolov4: Optimal Speed
and Accuracy of Object Detection》

Yolov4论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf

Yolov3是目标检测Yolo系列非常非常经典的算法，不过很多同学拿到Yolov3或者Yolov4的cfg文件时，并不知道如何直观的可视化查看网络结构。如果纯粹看cfg里面的内容，肯定会一脸懵逼。

其实可以很方便的用netron查看Yolov3的网络结构图，一目了然。

这里不多说，如果需要安装，可以移步大白的另一篇文章：《网络可视化工具netron详细安装流程，https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/106245563**》。**

如果不想安装，也可以直接点击此链接https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/106246355，查看Yolov3可视化流程图。

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。

Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，包含Darknet-53网络结构、anchor锚框、FPN等非常优秀的结构。

本文主要目的在于描述Yolov4和Yolov3算法的不同及创新之处，对Yolov3的基础不过多描述。

不过大白也正在准备Yolov3算法非常浅显易懂的基础视频课程，让小白也能简单清楚的了解Yolov3的整个过程及各个算法细节，制作好后会更新到此处，便于大家查看。

在准备课程过程中，大白搜集查看了网络上几乎所有的Yolov3资料，在此整理几个非常不错的文章及视频，大家也可以点击查看，学习相关知识。

（1）视频：吴恩达目标检测Yolo入门讲解

https://www.bilibili.com/video/BV1N4411J7Y6?from=search&seid=18074481568368507115

（2）文章：Yolo系列之Yolov3【深度解析】

https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381

（3）文章：一文看懂Yolov3

https://blog.csdn.net/litt1e/article/details/88907542

相信大家看完，对于Yolov3的基础知识点会有一定的了解。

代码地址：https://github.com/ultralytics/Yolov3

这里推荐Yolov4作者的darknetAB代码，代码和原始作者代码相比，进行了很多的优化，如需要运行Yolov3网络，加载cfg时，使用Yolov3.cfg即可

代码地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet

除了算法研究外，实际项目中还需要将算法落地部署到工程上使用，比如GPU服务器使用时还需要对模型进行tensorrt加速。

（1）Tensort中的加速案例

强烈推荐tensort软件中，自带的Yolov3加速案例，路径位于tensorrt解压文件夹的TensortX/samples/python/Yolov3_onnx中

针对案例中的代码，如果有不明白的，也可参照下方文章上的详细说明：

代码地址：https://www.cnblogs.com/shouhuxianjian/p/10550262.html

（2）Github上的tensorrt加速

除了tensorrt软件中的代码， github上也有其他作者的开源代码

代码地址：https://github.com/lewes6369/TensorRT-Yolov3

项目的工程部署上，如果使用C++版本进行Tensorrt加速，一方面可以参照Alexey的github代码，另一方面也可以参照下面其他作者的开源代码

代码地址：https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/Yolov3

Yolov4的网络结构也可以使用netron工具查看，大白也是对照其展示的可视化流程图绘制的下方网络结构图。

netron可视化显示Yolov4网络结构可以参照大白的另一篇文章：《netron可视化网络结构详细安装流程，https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/106245563**》**

如果不想安装，也可以直接点击此链接https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/106246422，查看Yolov4可视化流程图。

Yolov4的结构图和Yolov3相比，因为多了CSP结构，PAN结构，如果单纯看可视化流程图，会觉得很绕，不过在绘制出上面的图形后，会觉得豁然开朗，其实整体架构和Yolov3是相同的，不过使用各种新的算法思想对各个子结构都进行了改进。

先整理下Yolov4的五个基本组件：

1.  CBM： Yolov4网络结构中的最小组件，由Conv+Bn+Mish激活函数三者组成。

2.  CBL： 由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。

3.  Res unit： 借鉴Resnet网络中的残差结构，让网络可以构建的更深。

4.  CSPX： 借鉴CSPNet网络结构，由三个卷积层和X个Res unint模块Concate组成。

5.  SPP： 采用1×1，5×5，9×9，13×13的最大池化的方式，进行多尺度融合。

其他基础操作：

1.  Concat： 张量拼接，维度会扩充，和Yolov3中的解释一样，对应于cfg文件中的route操作。

2.  add： 张量相加，不会扩充维度，对应于cfg文件中的shortcut操作。

Backbone中卷积层的数量：

和Yolov3一样，再来数一下Backbone里面的卷积层数量。

每个CSPX中包含3+2*X个卷积层，因此整个主干网络Backbone中一共包含2+（3+2*1）+2+（3+2*2）+2+（3+2*8）+2+（3+2*8）+2+（3+2*4）+1=72。

这里大白有些疑惑，按照Yolov3设计的传统，这么多卷积层，主干网络不应该叫CSPDaeknet73吗？？？？

Yolov4本质上和Yolov3相差不大，可能有些人会觉得失望。

但我觉得算法创新分为三种方式：

1.  第一种：面目一新的创新，比如Yolov1、Faster-RCNN、Centernet等，开创出新的算法领域，不过这种也是最难的

2.  第二种：守正出奇的创新， 比如将图像金字塔改进为特征金字塔

3.  第三种：各种先进算法集成的创新， 比如不同领域发表的最新论文的tricks，集成到自己的算法中，却发现有出乎意料的改进

Yolov4既有第二种也有第三种创新，组合尝试了大量深度学习领域最新论文的20多项研究成果，而且不得不佩服的是作者Alexey在github代码库维护的频繁程度。

目前Yolov4代码的star数量已经1万多，据我所了解，目前超过这个数量的，目标检测领域只有Facebook的Detectron(v1-v2)、和Yolo(v1-v3)官方代码库（已停止更新）。

所以Yolov4中的各种创新方式，大白觉得还是很值得仔细研究的。

为了便于分析，将Yolov4的整体结构拆分成四大板块：

主要从以上4个部分对YoloV4的创新之处进行讲解，让大家一目了然。

1.  输入端： 这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练

2.  BackBone主干网络： 将各种新的方式结合起来，包括：CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock

3.  Neck： 目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层，比如Yolov4中的SPP模块、FPN+PAN结构

4.  Prediction： 输出层的锚框机制和Yolov3相同，主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss，以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms

总体来说，Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了改进优化，下面丢上作者的算法对比图。

仅对比Yolov3和Yolov4，在COCO数据集上，同样的FPS等于83左右时，Yolov4的AP是43，而Yolov3是33，直接上涨了10个百分点。

不得不服，当然可能针对具体不同的数据集效果也不一样，但总体来说，改进效果是很优秀的，下面大白对Yolov4的各个创新点继续进行深挖。

4.3.1 输入端创新

考虑到很多同学GPU显卡数量并不是很多，Yolov4对训练时的输入端进行改进，使得训练在单张GPU上也能有不错的成绩。比如数据增强Mosaic、cmBN、SAT自对抗训练。

但感觉cmBN和SAT影响并不是很大，所以这里主要讲解Mosaic数据增强。

（1）Mosaic数据增强

Yolov4中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片进行拼接，而Mosaic数据增强则采用了4张图片，随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接。

这里首先要了解为什么要进行Mosaic数据增强呢？

在平时项目训练时，小目标的AP一般比中目标和大目标低很多。而Coco数据集中也包含大量的小目标，但比较麻烦的是小目标的分布并不均匀。

首先看下小、中、大目标的定义：

2019年发布的论文《Augmentation for small object detection》对此进行了区分：

可以看到小目标的定义是目标框的长宽0×0~32×32之间的物体。

但在整体的数据集中，小、中、大目标的占比并不均衡。

_
如上表所示，Coco数据集中小目标占比达到41.4%，数量比中目标和大目标都要多。_

但在所有的训练集图片中，只有52.3%的图片有小目标，而中目标和大目标的分布相对来说更加均匀一些。

针对这种状况，Yolov4的作者采用了Mosaic数据增强的方式。

主要有几个优点：

1.  丰富数据集： 随机使用4张图片，随机缩放，再随机分布进行拼接，大大丰富了检测数据集，特别是随机缩放增加了很多小目标，让网络的鲁棒性更好。

2.  减少GPU： 可能会有人说，随机缩放，普通的数据增强也可以做，但作者考虑到很多人可能只有一个GPU，因此Mosaic增强训练时，可以直接计算4张图片的数据，使得Mini-batch大小并不需要很大，一个GPU就可以达到比较好的效果。

此外，发现另一研究者的训练方式也值得借鉴，采用的数据增强和Mosaic比较类似，也是使用4张图片（不是随机分布），但训练计算loss时，采用“缺啥补啥”的思路：

如果上一个iteration中，小物体产生的loss不足（比如小于某一个阈值），则下一个iteration就用拼接图；否则就用正常图片训练，也很有意思。

参考链接：https://www.zhihu.com/question/390191723?rf=390194081

4.3.2

BackBone创新

（1）CSPDarknet53

CSPDarknet53是在Yolov3主干网络Darknet53的基础上，借鉴2019年CSPNet的经验，产生的Backbone结构，其中包含了5个CSP模块。

这里因为CSP模块比较长，不放到本处，大家也可以点击Yolov4的netron网络结构图，对比查看，一目了然。

每个CSP模块前面的卷积核的大小都是3*3，因此可以起到下采样的作用。

因为Backbone有5个CSP模块，输入图像是608*608，所以特征图变化的规律是：608->304->152->76->38->19

经过5次CSP模块后得到19*19大小的特征图。

而且作者只在Backbone中采用了Mish激活函数，网络后面仍然采用Leaky_relu激活函数。

我们再看看下作者为啥要参考2019年的CSPNet，采用CSP模块？

CSPNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.11929.pdf

CSPNet全称是Cross Stage Paritial
Network，主要从网络结构设计的角度解决推理中从计算量很大的问题。

CSPNet的作者认为推理计算过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。

因此采用CSP模块先将基础层的特征映射划分为两部分，然后通过跨阶段层次结构将它们合并，在减少了计算量的同时可以保证准确率。

因此Yolov4在主干网络Backbone采用CSPDarknet53网络结构，主要有三个方面的优点：

优点一：增强CNN的学习能力，使得在轻量化的同时保持准确性。

优点二：降低计算瓶颈

优点三：降低内存成本

（2）Mish激活函数

Mish激活函数是2019年下半年提出的激活函数

论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.08681

和Leaky_relu激活函数的图形对比如下：

Yolov4的Backbone中都使用了Mish激活函数，而后面的网络则还是使用leaky_relu函数。

Yolov4作者实验测试时，使用CSPDarknet53网络在ImageNet数据集上做图像分类任务，发现使用了Mish激活函数的TOP-1和TOP-5的精度比没有使用时都略高一些。

因此在设计Yolov4目标检测任务时，主干网络Backbone还是使用Mish激活函数。

（3）Dropblock

Yolov4中使用的Dropblock，其实和常见网络中的Dropout功能类似，也是缓解过拟合的一种正则化方式。

Dropblock在2018年提出，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdf

传统的Dropout很简单，一句话就可以说的清：随机删除减少神经元的数量，使网络变得更简单。

而Dropblock和Dropout相似，比如下图：

中间Dropout的方式会随机的删减丢弃一些信息，但Dropblock的研究者认为，卷积层对于这种随机丢弃并不敏感，因为卷积层通常是三层连用：卷积+激活+池化层，池化层本身就是对相邻单元起作用。而且即使随机丢弃，卷积层仍然可以从相邻的激活单元学习到相同的信息。

因此，在全连接层上效果很好的Dropout在卷积层上效果并不好。

所以右图Dropblock的研究者则干脆整个局部区域进行删减丢弃。

这种方式其实是借鉴2017年的cutout数据增强的方式，cutout是将输入图像的部分区域清零，而Dropblock则是将Cutout应用到每一个特征图。而且并不是用固定的归零比率，而是在训练时以一个小的比率开始，随着训练过程线性的增加这个比率。

Dropblock的研究者与Cutout进行对比验证时，发现有几个特点：

优点一： Dropblock的效果优于Cutout

优点二： Cutout只能作用于输入层，而Dropblock则是将Cutout应用到网络中的每一个特征图上

优点三： Dropblock可以定制各种组合，在训练的不同阶段可以修改删减的概率，从空间层面和时间层面，和Cutout相比都有更精细的改进。

Yolov4中直接采用了更优的Dropblock，对网络的正则化过程进行了全面的升级改进。