yolo3论文发表时间

yolo3论文发表时间

yolo系列和ssd发表的时间顺序是yolov1,ssd，yolov2,yolov3,当然现在yolov4也出现了。这个是我之前在看完yolov1之后阅读ssd论文的时候记录的笔记，因此会涉及到很多和yolov1实现的对比。

fast rcnn系列的模型的套路： 1.使用事先设定的bounding boxes,

和fasterRCNN区别是没有使用RPN和Pooling操作

论文的贡献： 1. 引入了一种单阶段的检测器，比以前的算法YOLOv1更准更快，并没有使用RPN和Pooling操作； 2. 使用一个小的卷积滤波器应用在不同的feature map层从而预测BB的类别的BB偏差； 3. 可以在更小的输入图片中得到更好的检测效果（相比Faster-rcnn）； 4. 在多个数据集（PASCAL、VOC、COCO、ILSVRC）上面的测试结果表明，它可以获得更高的mAp值；

整个是一个基于前向反馈的卷积网络，SSD模型最终提供一个固定大小的bounding boxes集合以及这些bounding boxes是否存在分类物品的得分的集合，通常在模型之后，添加了一个非极大抑制步骤来提供最终的检测结果。

主干网络backbone network 主干网络是基于VGG的， 是一个高质量的分类网络，把这个基础模型作为ssd的前面层，用于给后面的层提供高质量的图片分类，我们称这个层为基础网络，注意这个基础模型在使用的时候，需要截去最后面的分类层。在这里使用的VGG16网络。然后添加辅助的结构来 提供最终的检测功能。

主干网对VGG16的修改： 1.将VGG16的FC6和FC7层转化为卷积层，如图1上的Conv6和Conv7； 2.去掉所有的Dropout层和FC8层； 3.添加了Atrous算法（hole算法），参考该链接； 4.将Pool5从2x2-S2变换到3x3-S1；

最终的检测功能的实现依赖于下面提到的关键技术：

在基础网络之后，添加了很多个卷积层，卷积层不断的减小特征图的宽高尺寸，比如从8 8经过一层卷积之后就变成4 4了。然后在这些特征图上都应用目标检测算法。正如上面那张图所示，对于前面一层来说，相当于是在一个比较小的8 8的尺度上，对每个位置检测4个固定横纵比的bounding box，而对于后面一层来说，就是在一个相对较大的4 4尺寸上对每个位置检测4个固定横纵比的bounding box。这样就实现了在多尺度特征图上检测的目的。

图中的所有信道的对应位置的像素点集合被认为是一个anchor,那么对于每个anchor就会有N个比率的bounding box,需要注意的是，每一层的bounding box数量不一定是一样的。

我们从feature layer或者说feature map上抽取特征。feature layer可能是基础网络上面的某一层，也可以是在基础网络后面添加的卷积层。对于一个 m x nxc的feature layer，使用一个3x3xp的核过滤器（small kernel），那么对于每一个输出的pixel，都可以得到一个channel数为p大小的检测结果，一般p=4 (|Classes|+4)大小，最终可以得到m n p大小的检测结果。这个检测结果中包含了每个位置的分类物品出现的置信度以及四个表示位置和偏移的(cx,cy,w,h）。因为设置了bounding box的数量为4，所以结果是4 (|Classes|+4). 需要注意到这里使用的卷积预测器而不是全连接层（yolov1使用的是全连接层）。

这里的bounding box的概念类似于Faster R-CNN中的anchor boxes.但是这里不同的feature map层可以安排不同形状和数量的bounding box。，这样可以有效的离散化可能的输出box的空间（想象一下，如果每个feature map的bounding box长的差不多，那么得到的可能差异只在大小上，我们需要的是不同大小和形状的box来拟合真实的物品的坐标，因此box越多样越好。

The key difference between training SSD and training a typical detector that uses region proposals, is that ground truth information needs to be assigned to specific outputs in the fixed set of detector outputs.

把真实的物品坐标框称为ground truth，对于一张图片，在经过SSD模型的各层检测，会有8732个prior box（也就是检测结果），需要标记这些检测结果中，哪些是正样本，那些是负样本。 这些标记过程都是在训练之前做好的；不同层的default box的数量和大小也是在训练钱都确定好的；还需要准备好难负例挖掘的策略。

对于打标的真实框GT，需要选择哪个预测框是与真实框对应的。这里选择是jaccard overlap>0.5的所有默认框。这样正负样本就不会很悬殊。Multibox论文中则只会选择jaccard overlap最高的一个框框。

个人理解中，这里的预测框是指没有偏移变化的预测框prior box，也叫先验框（prior box)。在GT确定、输入图像尺寸固定、prior box确定之后，就可以得到jaccard overlap>0.5的所有先验框。然后学习的时候，这些正例需要根据ground truth进行偏移和长宽比缩放的学习。而其他负例则不需要学习位置参数。

为图像的面积的交并比.

在训练过程中，首先要确定训练图片中的ground truth（真实目标）与哪个先验框来进行匹配，与之匹配的先验框所对应的边界框将负责预测它。

在Yolov1中，ground truth的中心落在哪个单元格，该单元格中与其IOU最大的边界框负责预测它。但是在SSD中却完全不一样，SSD的先验框与ground truth的匹配原则主要有两点。

首先，对于图片中每个ground truth，找到与其IOU最大的先验框，该先验框与其匹配，这样，可以保证每个ground truth一定与某个先验框匹配。通常称与ground truth匹配的先验框为正样本（其实应该是先验框对应的预测box，不过由于是一一对应的就这样称呼了），反之，若一个先验框没有与任何ground truth进行匹配，那么该先验框只能与背景匹配，就是负样本。一个图片中ground truth是非常少的， 而先验框却很多，如果仅按第一个原则匹配，很多先验框会是负样本，正负样本极其不平衡，所以需要第二个原则。

第二个原则是：对于剩余的未匹配先验框，若某个ground truth的 IOU 大于某个阈值（一般是0.5），那么该先验框也与这个ground truth进行匹配。这意味着某个ground truth可能与多个先验框匹配，这是可以的。但是反过来却不可以，因为一个先验框只能匹配一个ground truth，如果多个ground truth与某个先验框IOU大于阈值，那么先验框只与IOU最大的那个先验框进行匹配。第二个原则一定在第一个原则之后进行，仔细考虑一下这种情况，如果某个ground truth所对应最大IOU小于阈值，并且所匹配的先验框却与另外一个ground truth的IOU大于阈值，那么该先验框应该匹配谁，答案应该是前者，首先要确保某个ground truth一定有一个先验框与之匹配。

损失函数是回归损失和置信度损失的加权平均

下面是位置回归损失函数的介绍，看着就很晕。

N表示匹配的框，应该可以理解为正样本框。首先g表示是ground truth box的各个指标，d是先验框的各个指标，l是预测结果的各个指标。g^ 这个是根据g和d得到的可以和预测结果匹配计算损失函数的指标。比如g^cx 这个指标，是归一化的横坐标偏移指标，因为先验框的中心不会完全和ground truth的中心重合，因此计算实际的偏移量。这个值就是我们希望模型学习到的值。同理，先验框的宽度也不会完全重合ground truth的宽度，我们用log函数来计算g^w，这也意味着我们希望学习到的宽度也是这种变换的。

smoothL1损失函数长这样：

分类的置信度损失函数如下，正样本的softmax loss函数以及负样本的背景置信度损失.

在某些论文的方法中，为了获得不同缩放的图片的结果，通过现将图片缩放在不同的尺度然后在最后将每个缩放尺度的结果组合起来。而在这篇论文中使用的方式是使用同一个网络中的不同层上抽取的feature map来获得和上面的缩放效果一样的结果。

我觉得这个idea真的很赞，超级赞。这样不仅仅可以利用参数共享，而且很方便。已经有研究表明使用前面层的feature map可以优化语义分段质量semantic segmentation quality，因为前面的层可以获得更多的细节的优质的关于输入的信息。

这张图上有两个feature map。我们知道网络的不同层有不同的感受野。在SSD中，bounding box的大小不需要匹配对应层的感受野。我们设计了bounding box的尺寸规则，这样每个feature map就可以自己计算。 如果我们使用m个feature map,其中1表示较低层，m表示叫高层。bounding box的默认尺度按照如下的计算公式计算

bounding box的横纵比尺度为

什么是hard negative mining： 【1】对于目标检测中我们会事先标记处ground truth，然后再算法中会生成一系列proposal，这些proposal有跟标记的ground truth重合的也有没重合的，那么重合度（IOU）超过一定阈值（通常0.5）的则认定为是正样本，以下的则是负样本。 【2】然后扔进网络中训练。However，这也许会出现一个问题那就是正样本的数量远远小于负样本，这样训练出来的分类器的效果总是有限的，会出现许多false positive，把其中得分较高的这些false positive当做所谓的Hard negative，既然mining出了这些Hard negative，就把这些扔进网络得到类别的损失函数，将这些难负样本的损失函数作为背景损失函数，从而加强分类器判别假阳性的能力。

绝大部分的bounding box最后匹配出来是没有物品的，这样会导致负样本和正样本严重失衡。SSD这里没有使用全部的负样本，而是对每个负样本的bounding box根据其confidence loss排序，然后选择最大的一批作为负样本，这样是的负样本和正样本的比率稳定在3：1。实践证明，这样的方式是的优化的碎度更快，训练也更加稳定。

数据的扩充策略中数据来自于以下三种之一

base netowrk是VGG16。SSD300的模型就是上面那张结构图所示。新的层的初始化使用xavier方式（ ， ）。实验认为和RCNN相比，SSD在定位localization上更加优秀，因为在神经网络模型中直接学习回归了物品的形状。但是SSD很容易有分类错误问题，尤其是类似的类别（比如动物）。SSD对bounding box的大小很敏感，也就是说，小物体的表现不如大物体。结合模型来看，因为小物体的预测使用的是网络的前面的层，而前面的层并没有很多的信息。虽然存在上面的问题，但是SSD在大物体上的表现很好，二千对于不同横纵比的物体的性能鲁棒。

下面这张图展示了ssd中的哪些技术使得性能得到了提升。

性能提升的贡献：

SSD是如何提升小物体的检测准确率的：通过数据扩充

SSD用的是VGG16（但去掉了fc层加速）而YOLO普通版有24个卷积层。 SSD的输入尺寸较小（300 300），而YOLO是448 448，即使网络结构类似计算量差距还是挺明显的，速度快一点正常。 ssd全靠卷积完成，而yolo里还有全连接，用上gpu的话肯定是ssd快

在ssd中，首先每个真实物品都先选择一个负责它的bounding box，在没有训练指之前，因为prior bounding box的位置都是确定的，所以选择IOU最大的为正样本。为平衡正负样本的比率，将IOU大于0.5的prior bounding box都设置为正样本。这样模型就更加稳定了。

SSD算法思想和结构详解 ：

SSD详解

题主知道是哪个会议了吗，另外我还想请教下，yolo v2 和yolo 9000是发在什么会议上的

yolo v3是2018年出来的，比SSD和retinanet都要晚，在map0.5这个指标上速度比SSD和retinanet快很多。在工业应用上面map0.5已经满足使用，并且yolo v3简介，文档丰富，还有tiny版本等一些列变种。最重要的是速度非常快，比SSD和retinanet都要快。

YOLOv3 的提出不是为了解决什么问题，整篇论文其实是技术报告。YOLOv3 在 YOLOv2 基础上做了一些小改进，文章篇幅不长，核心思想和 YOLOv2、YOLO9000差不多。

模型改进：

边界框预测：定位任务采用 anchor box 预测边界框的方法，YOLOv3 使用逻辑回归为每个边界框都预测了一个分数 objectness score，打分依据是预测框与物体的重叠度。如果某个框的重叠度比其他框都高，它的分数就是 1，忽略那些不是最好的框且重叠度大于某一阈值（0.5）的框。

论文时间发表时间

看你上面的刊期，在职称评定中，是以刊期为准的。如果是5月份的刊期，即使是8月份收到的，也是按5月份算的。

你好，根据一般习惯，是以杂志实际出版的日期为准，因为自它印刷并公开发行的时候就已经达到了出版的事实标准。杂志上标注的刊期只是杂志社为了杂志的时效性所以都会把时间往后写，这样当你8月收到9月杂志的时候不会觉得晚。特别是对一些在市场上公开销售的刊物来说，这样能避免读者买杂志总觉得像是买到过期的一样，保持读者的新鲜感。一般杂志从收稿到编辑、校对、印刷、发行都会有不同的时长，刊期越长（月刊、双月刊、季刊）出版周期就越长，特别好的学术期刊，长的甚至半年一年，所以你发表时一定要注意问清杂志的出版时间能不能赶上你的时间需要，以免做了无用功。要发表可以再问我，我就是杂志编辑

发表时间就是录用通知书上的时间，也是见刊的时间。

论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。

当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2% 。

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。

评职称都是按刊物的刊期来算的，如果刊物是9月的刊，那就是9月的，哪怕是7月收的刊物。

严格意见上来讲，就没有发表时间这一说，都是出版时间，按《出版物管理条例》及其实施细则等，连续出版物是不允许提前出刊的，像这种9月的刊期，8月出版的，都是违法操作的，就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。

按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。

概念

职称论文发表，顾名思义，就是在学术期刊公开发表论文，用于评定职称。“论文”是指精深而有系统的学术文章，是课题研究、问题讨论的表达形式。论文发表就是专门对社会科学或自然科学领域中某一问题，进行探讨、分析论证的文章发表在国家正式出版物上，由于利益驱使，市面上充斥着很多假刊，发表论文前一定要认真鉴别，避免上当受。

论文时间写发表时间吗

你好，根据一般习惯，是以杂志实际出版的日期为准，因为自它印刷并公开发行的时候就已经达到了出版的事实标准。杂志上标注的刊期只是杂志社为了杂志的时效性所以都会把时间往后写，这样当你8月收到9月杂志的时候不会觉得晚。特别是对一些在市场上公开销售的刊物来说，这样能避免读者买杂志总觉得像是买到过期的一样，保持读者的新鲜感。一般杂志从收稿到编辑、校对、印刷、发行都会有不同的时长，刊期越长（月刊、双月刊、季刊）出版周期就越长，特别好的学术期刊，长的甚至半年一年，所以你发表时一定要注意问清杂志的出版时间能不能赶上你的时间需要，以免做了无用功。要发表可以再问我，我就是杂志编辑

出版时间跟你发表时间是不一样的，所以要区分开来，我的经验告诉我，早点发表会好些

论文发表日期为见刊日期。

论文发表时间，主要是指发表一篇论文所需要的时间，由于不同作者的文章具体情况是不同的，发表的刊物是不同，所需的时间也就不同，少则三五个月，多则一两年，都是论文发表所需要的时间。

见刊就是文章投稿给杂志社，杂志社通过审核后在刊物上刊登论文，国内不同级别的期刊需要见刊的时间不同，国内核心期刊论文见刊发表周期大概需要半年至一年，普刊需要三个月左右，期刊的审稿时间越长，发表周期越长。

扩展资料：

论文发表的见刊时间和出版时间

杂志的出刊时间是确定的，在申请杂志的时候也会说明出版时间，但是出版时间和收到杂志的时间是不一样的，理论上来说，不能提前，只能推迟。推迟多长时间具体就看杂志的不同判断。总之发表论文一定要提前半年到一年准备，医学文章更是要提前一年半准备。

例如一本杂志为月刊，可能会选择每月15日为出版时间，但是后期设计到印刷和邮寄，因此到作者手里的杂志会有延期。如果一本杂志为双月刊，那么收到杂志的时间有可能比出版时间晚1个月以上。甚至季刊，一年只出四本书。

肯定算的是9月份发表的。严格意见上来讲，就没有发表时间这一说，都是出版时间，按《出版物管理条例》及其实施细则等，连续出版物是不允许提前出刊的，像这种9月的刊期，8月出版的，都是违法操作的，就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。8年专业发表经验，希望我可以帮到您

论文发表时间具体时间

发表时间就是录用通知书上的时间，也是见刊的时间。

论文是一个汉语词语，拼音是lùn wén，古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。

当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。

2020年12月24日，《本科毕业论文（设计）抽检办法（试行）》提出，本科毕业论文抽检每年进行一次，抽检比例原则上应不低于2% 。

关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。

主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。

论文发表时间出刊时间

你好，根据一般习惯，是以杂志实际出版的日期为准，因为自它印刷并公开发行的时候就已经达到了出版的事实标准。杂志上标注的刊期只是杂志社为了杂志的时效性所以都会把时间往后写，这样当你8月收到9月杂志的时候不会觉得晚。特别是对一些在市场上公开销售的刊物来说，这样能避免读者买杂志总觉得像是买到过期的一样，保持读者的新鲜感。一般杂志从收稿到编辑、校对、印刷、发行都会有不同的时长，刊期越长（月刊、双月刊、季刊）出版周期就越长，特别好的学术期刊，长的甚至半年一年，所以你发表时一定要注意问清杂志的出版时间能不能赶上你的时间需要，以免做了无用功。要发表可以再问我，我就是杂志编辑

评职称都是按刊物的刊期来算的，如果刊物是9月的刊，那就是9月的，哪怕是7月收的刊物。

严格意见上来讲，就没有发表时间这一说，都是出版时间，按《出版物管理条例》及其实施细则等，连续出版物是不允许提前出刊的，像这种9月的刊期，8月出版的，都是违法操作的，就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。

按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。

概念

职称论文发表，顾名思义，就是在学术期刊公开发表论文，用于评定职称。“论文”是指精深而有系统的学术文章，是课题研究、问题讨论的表达形式。论文发表就是专门对社会科学或自然科学领域中某一问题，进行探讨、分析论证的文章发表在国家正式出版物上，由于利益驱使，市面上充斥着很多假刊，发表论文前一定要认真鉴别，避免上当受。

肯定算的是9月份发表的。严格意见上来讲，就没有发表时间这一说，都是出版时间，按《出版物管理条例》及其实施细则等，连续出版物是不允许提前出刊的，像这种9月的刊期，8月出版的，都是违法操作的，就是为了评职称提前拿到刊物而操作的。按相关规定，连续出版物一般为当月或次月出版，一般来说，月刊为每月15日出版，旬刊为每月5、15、25日出版，半月刊为每月10日、20日出版。8年专业发表经验，希望我可以帮到您