同じcfg,weghts,cocoを用いたYOLO推定でdarknet版とpytorch版で結果が違う

Question

Darknet版
Pytorch版

上記のプログラムで同じcfg,weghts,cocoを用いて、YOLOv3の物体検出を行ったのですが、
Pytorch版のほうが物体検出に時間がかかる代わりに、誤検出が少なかったり、人を足まで検出したりしていました。
一方Darknet版は、物体検出の時間が早い代わりに、人間でないものを人間と検出したり、上半身までしか人と認識しなかったりしました。

プログラムや言語が違うので、検出時間や実行時間が変わってくるのは仕方ないと思いますが、
重みのデータが一緒なのに検出結果が違ってくることがあるのでしょうか。

原因を教えていただきたいです。
よろしくお願いいたします。

Answer 1

重みのデータが一緒なのに検出結果が違ってくることがあるのでしょうか。

浮動小数点演算ですので、計算方法、順序が厳密に同じでない限り、出力が同じ数値にはなりません。
darknet とは実装が違うので、そこで差異が生じているのだと思います。

Keras 版に移植した keras-yolo3 も darknet のサイトで配布している重みを利用していますが、多少結果に差異があると書いてあります。

The inference result is not totally the same as Darknet but the difference is small.

darknet は C 及び CUDA を使って実装されているので、それらのコードを解析し、厳密に同じ計算が行われるように移植すれば結果は同じになるはずですが、大変なので誰もやっていないのだと思います。