YOLO网络结构详解

一、YOLO网络结构图

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测的算法，其最初由 Joseph Redmon 在2015年提出。

该算法通过对输入图像进行单次前向传递，同时在图像中预测边界框和类别。这使得其在速度和准确率方面都有了巨大的提升。

下面是YOLO网络结构图：

<img src="yolo_structure.jpg" alt="YOLO网络结构图" />

二、OSI网络结构

OSI（Open Systems Interconnection）是ISO（International Organization for Standardization）组的一个标准，用于在计算机和通信系统之间定义一个框架。它定义了一个通用的通信接口，使得不同类型的计算机可以在同一网络上相互通信。

OSI模型由7层组成，分别是：

• 物理层
• 数据链路层
• 网络层
• 传输层
• 会话层
• 表示层
• 应用层

每一层都负责一个不同的方面，例如物理层处理物理传输介质，表示层和会话层协调不同计算机之间的通信。

三、YOLO网络结构详解

YOLO网络结构由一个卷积神经网络（CNN）和一个全连接层组成。CNN用于提取图像中的特征，全连接层则将提取的特征转换成边界框和类别概率。

YOLO的输入图像被分割成S×S个网格单元，每个单元预测B个边界框和C个类别概率。每个单元负责预测边界框是否包含一个物体，以及该物体属于哪个类别。因此，YOLO总共预测了S×S×B个边界框和S×S×C个类别概率。

下面是CNN部分的网络结构：

inputs = Input(shape=(416,416,3))
model = Conv2D(32, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(inputs)
model = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(model)
model = Conv2D(64, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(model)
model = Conv2D(128, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(64, (1,1), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(128, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(model)
model = Conv2D(256, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(128, (1,1), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(256, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(model)
model = Conv2D(512, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(256, (1,1), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(512, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(256, (1,1), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(512, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(256, (1,1), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(512, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = MaxPooling2D(pool_size=(2,2))(model)
model = Conv2D(1024, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(512, (1,1), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(1024, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(512, (1,1), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(1024, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(1024, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Conv2D(1024, (3,3), strides=(1,1), padding='same', activation='relu')(model)
model = Flatten()(model)
model = Dense(4096, activation='relu')(model)
model = Dropout(0.5)(model)
model = Dense(1470, activation='sigmoid')(model)
model = Reshape((7,7,30))(model)
model = Lambda(lambda x: x[:,:,:,0:20], output_shape=(7,7,20))(model)

model = Model(inputs, model, name='YOLO') 

四、YOLO网络结构模型分为

YOLO网络结构模型包括YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4。

YOLOv1是YOLO的初始版本，它使用GoogleNet作为其CNN主干。后续的YOLO版本则采用了更先进的卷积神经网络，例如Darknet-19和Darknet-53。

YOLOv2在YOLOv1的基础上添加了一些新的功能，例如锚点框和多尺度训练。这些改进使得YOLOv2在精度和速度方面都有了很大的提升。

YOLOv3在YOLOv2的基础上增加了一些新的功能，例如跨层连接和特征金字塔网络，这使得其在速度和准确率方面更加出色。

YOLOv4则利用了更加先进的技术，例如CSP连接、SAM模块和SPP模块，进一步提高了其性能。

五、YOLOv5网络结构详解

YOLOv5是YOLO的最新版本，在YOLOv4的基础上进一步优化了网络结构，使其在速度和准确率方面都有了很大的提升。

YOLOv5使用CSPDarknet为其CNN主干，并使用FPN（Feature Pyramid Network）代替了以往的特征金字塔网络。此外，YOLOv5还采用了越来越流行的Swish激活函数，取代了以往的ReLU激活函数。

六、代码示例

下面是使用Keras实现的YOLOv3代码示例：

#Define the model
inputs = Input(shape=(416,416,3))

#Darknet-53 CNN模型
model = Darknet(name = None)(inputs)
...
...
#输出
model = Model(inputs, yolov3_out_boxes_and_scores)

#加载权重
model.load_weights('model.h5') 

对于YOLOv5，可以使用ultralytics/yolov5库。下面是一个使用yolov5库进行目标检测的示例：

import torch 
from PIL import Image 

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) 

img = Image.open('test.jpg') #打开图片 
results = model(img) #输入图片进行检测 
results.print() #输出检测结果