YOLO是一种端到端的目标检测模型。YOLO算法的基本思想是：首先通过特征提取网络对输入特征提取特征，得到特定大小的特征图输出。输入图像分成grid cell，接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该object。每个object有固定数量的bounding box，YOLO v3中有三个bounding box，使用逻辑回归确定用来预测的回归框。
先分析一下yolo_v3上保留的东西：
l “分而治之”，从yolo_v1开始，yolo算法就是通过划分单元格来做检测，只是划分的数量不一样。
l 采用"leaky ReLU"作为激活函数。
l 端到端进行训练。一个loss function搞定训练，只需关注输入端和输出端。
l 从yolo_v2开始，yolo就用batch normalization作为正则化、加速收敛和避免过拟合的方法，把BN层和leaky relu层接到每一层卷积层之后。
l 多尺度训练。在速度和准确率之间tradeoff。想速度快点，可以牺牲准确率；想准确率高点儿，可以牺牲一点速度。
yolo每一代的提升很大一部分决定于backbone网络的提升，从v2的darknet-19到v3的darknet-53。yolo_v3还提供替换backbone——tiny darknet。要想性能牛叉，backbone可以用Darknet-53，要想轻量高速，可以用tiny-darknet。总之，yolo就是天生“灵活”，所以特别适合作为工程算法。
l DBL:代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky，是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky relu。
l resn：n代表数字，有res1，res2, … ,res8等等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。
l concat：张量拼接。将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接。拼接的操作和残差层add的操作是不一样的，拼接会扩充张量的维度，而add只是直接相加不会导致张量维度的改变。
整个yolo_v3_body包含252层，组成如下：
根据表0可以得出，对于代码层面的layers数量一共有252层，包括add层23层(主要用于res_block的构成，每个res_unit需要一个add层，一共有1+2+8+8+4=23层)。BN层和LeakyReLU层数量完全一样(72层)，在网络结构中的表现为：每一层BN后面都会接一层LeakyReLU。卷积层一共有75层，其中有72层后面都会接BN+LeakyReLU的组合构成基本组件DBL。上采样和concat都有2次。每个res_block都会用上一个零填充，一共有5个res_block。
下面逐个分析
整个v3结构里面，是没有池化层和全连接层的。前向传播过程中，张量的尺寸变换是通过改变卷积核的步长来实现的，比如stride=(2, 2)，这就等于将图像边长缩小了一半(即面积缩小到原来的1/4)。在yolo_v2中，要经历5次缩小，会将特征图缩小到原输入尺寸的1/2^5，即1/32。输入为416x416，则输出为13x13(416/32=13)。
yolo_v3也和v2一样，backbone都会将输出特征图缩小到输入的1/32。所以，通常都要求输入图片是32的倍数。yolo_v2中对于前向过程中张量尺寸变换，都是通过最大池化来进行，一共有5次。而v3是通过卷积核增大步长来进行，也是5次。(darknet-53最后面有一个全局平均池化，在yolo-v3里面没有这一层，所以张量维度变化只考虑前面那5次)。可以对比v2和v3的backbone看看：（DarkNet-19 与 DarkNet-53，）
Yolo_v3使用了darknet-53的前面的52层（没有全连接层），yolo_v3这个网络是一个全卷积网络，大量使用残差的跳层连接，并且为了降低池化带来的梯度负面效果，作者直接摒弃了POOLing，用conv的stride来实现降采样。在这个网络结构中，使用的是步长为2的卷积来进行降采样。
为了加强算法对小目标检测的精确度，YOLO v3中采用类似FPN的upsample和融合做法（最后融合了3个scale，其他两个scale的大小分别是26×26和52×52），在多个scale的feature map上做检测。
作者在3条预测支路采用的也是全卷积的结构，其中最后一个卷积层的卷积核个数是255，是针对COCO数据集的80类：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objectness score。
所谓的多尺度就是来自这3条预测之路，y1,y2和y3的深度都是255，边长的规律是13:26:52。yolo v3设定的是每个网格单元预测3个box，所以每个box需要有(x, y, w, h, confidence)五个基本参数，然后还要有80个类别的概率，所以3×(5 + 80) = 255（即一行代表了一个网格，由三个“5+80”元素组成）。那么总共有（1313+2626+52*52）*3=10674个先验框，如下：
网络中作者进行了三次检测，分别是在32倍降采样，16倍降采样，8倍降采样时进行检测。在网络中使用up-sample（上采样）的原因:网络越深的特征表达效果越好。比如在进行16倍降采样检测，如果直接使用第四次下采样的特征来检测，这样就使用了浅层特征，这样效果一般并不好，从而添加32倍降采样后的特征，但深层特征的大小太小，因此yolo_v3使用了步长为2的up-sample（上采样），把32倍降采样得到的feature map的大小提升一倍，也就成了16倍降采样后的维度。同理8倍采样也是对16倍降采样的特征进行步长为2的上采样，这样就可以使用深层特征进行detection。
如下图所示，85层将13×13×256的特征上采样得到26×26×256，再将其与61层的特征拼接起来得到26×26×768。为了得到channel255，还需要进行一系列的3×3，1×1卷积操作，这样既可以提高非线性程度增加泛化性能提高网络精度，又能减少参数提高实时性。52×52×255的特征也是类似的过程。
对于Yolo v3关于bounding box的初始尺寸还是采用Yolo v2中的k-means聚类的方式来做。在yolo_v2和yolo_v3中，都采用了对图像中的object采用k-means聚类。 同样地，YOLO v3选择的默认框有9个。其尺寸可以通过k-means算法在数据集上聚类得到。在COCO数据集上，9个聚类是：（10×13）;（16×30）;（33×23）;（30×61）;（62×45）; （59×119）; （116×90）; （156×198）; （373×326）。三次检测，每次对应的感受野不同，32倍降采样的感受野最大，适合检测大的目标，所以在输入为416×416时，每个cell的三个anchor box为(116 ,90); (156 ,198); (373 ,326)。16倍适合一般大小的物体，anchor box为(30,61); (62,45); (59,119)。8倍的感受野最小，适合检测小目标，因此anchor box为(10,13); (16,30); (33,23)。所以当输入为416×416时，实际总共有（52×52+26×26+13×13）×3=10647个proposal box。
feature map中的每一个cell都会预测3个边界框（bounding box） ，每个bounding box都会预测三个东西：1. 每个框的位置微调量（4个值，中心坐标tx和ty，框的高度bh和宽度bw）；2. 一个objectness prediction ；3. N个类别，coco数据集80类，voc20类。然后采用和v2相同的公式给出最终的预测：
Yolo v3采用直接预测相对位置的方法。预测出b-box中心点相对于网格单元左上角的相对坐标。直接预测出（tx，ty，tw，th，t0），然后通过以下坐标偏移公式计算得到b-box的位置大小和confidence。
下图9种先验框的尺寸，下图中蓝色框为聚类得到的先验框。黄色框式ground truth，红框是对象中心点所在的网格：
现在我们得到1W多个先验框的位置信息、置信度、类别概率向量，如下：
首先将类别概率中最大的类别用蓝色标出，
然后乘以置信度，得到联合概率，
然后用联合概率更换掉置信度，
然后设置阈值（阈值这个时候训练的时候设置低一些，测试的时候可以高一些），如果联合概率小于阈值，则将该预测框去掉，
然后将得到的先验框，按照联合概率的大小降序排列，
然后进行NMS，
NMS过程：
经过上述排序，我们知道“bb666”先验框的联合概率最高，不防假设“bb666”先验框预测类别“狗”。那么“bb666”先验框显示其预测类别是“狗”的把握最大，那么先将其拿出，放到新的地方储存区，
现在将“bb666”先验框和其他预测类别是“狗”的，进行NMS，假若IOU大于阈值，则将其删除（这个阈值尽量低一些，因为如果两只狗挨得很近，这时候如果太高，很可能只能框出一只狗）。如下图，与绿框“bb666”先验框进行NMS，其中蓝框和粉红框与绿框IOU大于阈值，则将其删除，下图的虚线框
这个时候假设剩余先验框中概率最大的是“bb95”，不妨假设其看到的是“自行车”（当然也有可能是上一个类别“狗”，也就是图中可能存在多个“狗”，而先验框预测的是另一个“狗”），那么将“bb95”先验框拿到新的存储区域， 还需要再对剩余的先验框按照联合概率重新排序 然后将“bb95”先验框和剩余的预测为“自行车”类别的先验框，进行相同的NMS操作， 这样一直循环，直到最后没有先验框，
YOLOv3重要改变之一：No more softmaxing the classes。YOLO v3现在对图像中检测到的对象执行多标签分类。
早期YOLO，作者曾用softmax获取类别得分并用最大得分的标签来表示包含再边界框内的目标，在YOLOv3中，这种做法被修正。softmax来分类依赖于这样一个前提，即分类是相互独立的，换句话说，如果一个目标属于一种类别，那么它就不能属于另一种。但是，当我们的数据集中存在人或女人的标签时，上面所提到的前提就是去了意义。这就是作者为什么不用softmax，而用logistic regression来预测每个类别得分并使用一个阈值来对目标进行多标签预测。比阈值高的类别就是这个边界框真正的类别。用简单一点的语言来说，其实就是对每种类别使用二分类的logistic回归，即你要么是这种类别要么就不是，然后便利所有类别，得到所有类别的得分，然后选取大于阈值的类别就好了。
作者使用了logistic回归来对每个anchor包围的内容进行了一个目标性评分(objectness score)。根据目标性评分来选择anchor prior进行predict，而不是所有anchor prior都会有输出。
相比于v1中简单的总方误差，还是有一些调整的：除了w, h的损失函数依然采用总方误差之外，其他部分的损失函数用的是二值交叉熵。最后加到一起。下面为代码中损失函数：
其中只有v1给出损失函数，其余版本未给出，可以去看源码。其余版本可能未必是原始的。当然也可以利用其他的损失函数，比如RetinaNet中的“focal loss”或者GIoU等。
训练过程：
利用预训练
利用检测网络，得到1W左右的先验框；对其进行NMS操作
对于剩余的利用LOSS，进行迭代网络参数
测试：
利用检测网络得到先验框
进行nms，得到结果
在第一层添加SPP层，也就是用不同的尺寸的池化层，分别池化，然后通道叠加，如下
