各位大佬,我想請教一下目標檢測yolov3 有什麼優化策略?

時間 2021-06-01 21:31:31

1樓:王小二

想優化,首先得看到yolo v3的不足。典型的兩個問題,召回率不足,定位精度不夠。召回率不足可以把原本的loss改為focal loss 和ohem的組合。

用了focal loss的時候原文的ignore引數需要適當低0.1到0.2的樣子。

定位精度不夠可以用giou或者iou loss並且把xy的sigmoid限制去掉,同時生成標籤的時候通過四捨五入的方式去得到xy的座標。

2樓:rootkitchao

沒試過Yolo V3(個人更看好RetinaNet->NAS-FPN系列),但是結合這兩年的成果大概有這些可以用的改進方放:

1.修改backbone或者特徵提取部分,DarkNet-53本身是比較輕量的,如果是跑MSCOCO或者OpenImage V5,更複雜的backbone/特徵提取會有收益(具體可以加深加寬網路,改變感受野,加強對特徵的處理……參考DetNet、NAS-FPN之類的)。

2.資料增強,最簡單的RandAugment。

3.Deformable Convolution(沒試過一階段的檢測器有沒有用,應該是有效果的),缺點是這個op得自己想辦法實現。

4.如果是自己的資料集根據情況剪枝、調參。

5.Focal loss應該是沒有用的(yolo v3原作者提到了,可能是姿勢不對?),SoftNMS似乎在一階段的檢測器上提公升也很小。

6.搗鼓啥yolo v3,EfficientDet它不香麼(https://

arxiv.org/pdf/1911.0907

0.pdf).

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