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Joseph Redmon Ali Farhadi

摘要
我们对YOLO进行了一些更新!我们做出了一系列小的设计改动以提升其性能。此外,我们还训练了一个新的网络,效果相当不错。虽然这个新网络比之前的版本略大,但精度更高。不过,请放心,它的速度依然很快。在320x320分辨率下,YOLOv3的运行时间为22毫秒,平均精度均值(mAP)为28.2%,与SSD的精度相当,但速度快了三倍。在传统的0.5交并比(IOU)检测指标下,YOLOv3表现优异。它在Titan X上以51毫秒的时间达到了57.9%的mAP@50,而RetinaNet在同一指标下的表现为198毫秒达到57.5%的mAP@50,两者性能相似,但YOLOv3快了3.8倍。一如既往,所有代码均已发布在https://pjreddie.com/yolo/ 上。
代码仓库
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| classification-on-indl | Darknet53 | Average Recall: 88.53% |
| object-detection-on-coco | YOLOv3 + Darknet-53 | Hardware Burden: 0G Operations per network pass: 146.0G box mAP: 33.0 |
| object-detection-on-coco-o | YOLOv3 (DarkNet-53) | Average mAP: 14.8 Effective Robustness: -0.37 |
| pedestrian-detection-on-dvtod | YOLOv3 (Visible) | mAP: 34.5 |
| pedestrian-detection-on-dvtod | YOLOv3 (Thermal) | mAP: 82.7 |
| real-time-object-detection-on-coco | YOLOv3-L | box AP: 33.0 |
| robust-object-detection-on-cityscapes-1 | Photometric distortion | mPC [AP]: 16.9 |