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• paper : YOLOv3: An Incremental Improvement
• author : Joseph Redmon, Ali Farhadi
• subject :

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1. Introduction

• 나는 YOOLO에 대한 몇가지 improvement를 다뤘었다.
• 하지만 이 논문에서는 super interesting한 것은 없다.
• 단지 기존의 YOLO를 더 좋게 만드는 조그마한 변화를 소개할 것이다.
• 이 논문은 TECH REPORT에 가깝다.
• 우리는 이 tech report에서 다음의 내용들을 말할 것이다.
  • First we’ll tell you what the deal is with YOLOv3.
  • Then we’ll tell you how we do.
  • We’ll also tell you about some things we tried that didn’t work.
  • Finally we’ll contemplate what this all means.

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2. The Deal

• 우리는 다른 사람들로부터 좋은 아이디어들을 착안한 YOLOv3를 다룰 것이다.

2.1 Bounding Box Prediction

• YOLO9000과 같이 YOLOv3는 dimension clusters로써 anchor boxes를 사용하여 bounding box를 예측한다.
  (사전에 설정한 anchor box(검은 점선)를 갖고 bbox를 예측.)
  network는 각 bbox마다, 4개의 coordinates $t_x, t_y, t_w, t_h$를 예측한다.
  만약 cell이 image 왼쪽 상단으로부터 $(c_x, c_y)$ offset을 갖고 있고,
  bbox의 width and height가 $p_w, p_h$라면,
  prediction은 다음과 같다.Durining training we use sm of squared error loss.

• YOLOv3 predicts an objectness socre (=confidence score?) for each bbox using logistic regression.
  만약 다른 bbox prior보다 ground truth와 IOU가 크다면, objectness score가 1이 되어야 함.

• Unlike [17] our system only assigns one bounding box prior for each ground truth object.
  If a bounding box prior is not assigned to a ground truth object
  it incurs no loss for coordinate or class predictions, only objectness.

2.2 Class Prediction

• each box predicts the classes the bbox may contain using multilabel classification.
  "We do not use a softmax as we have found it is unnecessary for good performance,
  instead we simply use independent logistic regression"
  • 왜냐하면, 더 복잡한 domain을 갖는 Dataset들에 대해서는 overlapping labels가 너무 많음.
    예를 들어, Woman and Person은 똑같은 domain이지만
    softmax는 각 box를 정확히 한 class로 assumption하기를 강요하기 때문에
    multilabel classification에 좋지 않음.
    이를 위해, Woman에 대해서 1 Person에 대해서 1로 predict할 수 있는 logistic regression을 사용함.

2.3 Predictions Across Scales

• YOLOv3 predicts boxes at 3 different scales.
  We predict 3 boxes at each scale.
  The last of predicts a 3-d tensor encoding bbox, objectness, and class predictions.

  • so the tensor is $N \times N \times [3 * (4 + 1 + 80)]$
    for the 4 bbox offsets, 1 objectness prediction, and 80 class predictions.

• We still use $k$-means clustering to determine our bbox priors.
  We just sort of chose 9 clusters and 3 scales arbitrarily and then
  divide up the clusters evenly across scales.

2.4 Feature Extractor

• 우리는 feature extraction을 위해서
  YOLOv2에서 사용했던 Darknet-19에 최신의 residual network 기술을 혼합한 접근 방식을 사용한다.
  우리의 network는 3 × 3과 1 × 1 conv layer를 사용하지만
  some shortcut connection이 추가되어 매우 크다.
  이것은 53개의 conv layer를 가지고 있으니, Darknet-53이라고 부를 것이다.
  Darknet-53은 더 적은 floating point operations과 더 빠른 speed로 state-of-the-art classifer로 동작함.
  또한 BFLOP/s가 가장 높음.
  이는 GPU 효율이 더 좋다는 의미이고, 이게 더 빠르고 효율적으로 만드는 것이다.

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4. Things We Tried That Didn't Work

Anchor box $x, y$ offset predictions.

Linear $x, y$ predictions instead of logistic

• We tried using the normal anchor box prediction mechanism where. you predict the $x, y$ offset as a multiple of the box width or height using a linear activation.
  We found this formulation decreased model stability and didn't work very well.
  

Focal loss

• We tried using focal loss.
  It dropped our mAP about 2 points.

Dual IOU thresholds and truth assignment

• We tried dual IOU threshold but couldn't get good results.

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5. What This All Means

• It's not as great on the COCO average AP between .5 and .95 IOU metric.
  But it's very good on the old detection metric of .5 IOU.
  

• (COCO dataset에 대한 비판)
  "Training humans to visually inspect a bbox with IOU of 0.3 and distinguish it from one with IOU 0.5 is surprisingly different."
  If humans have a hard time telling the difference, how much does it matter?
  인간도 IOU가 0.3인지 0.5인지 구분하는 것을 매우 어려워하는데,
  COCO에서 0.5 ~ 0.95까지 GT까지 매우 유사하게 그리는 것이 굳이 필요한지? 지적하는 내용...