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🎈🎈🎈YOLO 系列教程 总目录

YOLOV1整体解读
YOLOV2整体解读

YOLOV2提出论文：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

1、YOLOV1

• 优点：快速，简单！
• 问题1：每个Cell只预测一个类别，如果重叠无法解决
• 问题2：小物体检测效果一般，长宽比可选的但单一

YOLOV2更快！更强！

	YOLO								YOLOV2
batch norm		√	√	√	√	√	√	√	√
hi-res classifier			√	√	√	√	√	√	√
convolutional				√	√	√	√	√	√
anchor boxes				√	√
new network					√	√	√	√	√
dimension priors						√	√	√	√
location prediction						√	√	√	√
passthrough							√	√	√
multi-scale								√	√
hi-res detecttor									√
VOC2007 mAP	63.4	65.8	69.5	69.2	69.6	74.4	75.4	76.8	78.6

V2版本整体上没有太多改变，主要在网络上、实现上的细节上有一些改进，如表格中的mAP值是有明显的上升的。看这个表格，v2版本的mAP值有一个很明显的上升，接下来我会根据表格内容依次介绍v2版本在哪些方面有改进。

2、Batch Normalization

• V2版本舍弃Dropout，卷积后全部加入Batch Normalization
• 网络的每一层的输入都做了归一化，收敛相对更容易
• 经过Batch Normalization处理后的网络会提升2%的mAP
• 从现在的角度来看，Batch Normalization已经成网络必备处理

Batch Normalization：顾名思义，批量归一化处理，分别对一列特征进行进行归一化操作，具体为当前值减去均值再除以方差。
Dropout：随机杀死一些神经元，即被杀死的神经元部分的特征权重为0，避免过拟合，在全连接层最常使用。

在v2版本，首先就全面剔除Dropout，在每一次卷积后都进行了Batch Normalization，能够避免网络往不好的方向训练，能够使得收敛更快，由于这个地方的改动，YOLOv2的mAP提升了约2%。

3、更大的分辨率

• V1训练时用的是224224，测试时使用448448
• 可能导致模型水土不服，V2训练时额外又进行了10次448*448 的微调
• 使用高分辨率分类器后，YOLOv2的mAP提升了约4%

这个实际上就是V1和V2都是使用（224,224）的图像训练，然后都是用（448，448 ）的图像测试。只不过V2版本，在训练的时候加了10个epoch，这10个epoch都是用（448，448 ）的图像进行训练，因为10个epoch比较个数比较少，所以实际上是对模型进行微调。

这是因为用（224,224）的图像训练，然后用（448，448 ）的图像测试会让模型无法适应，增加了10个epoch用（448，448 ）的图像进行训练对模型进行微调有一个适应的过程，就是因为这个适应的过程使得YOLOv2的mAP提升了约4%

4、网络结构

1. DarkNet，实际输入为416*416
2. 没有FC层，5次降采样，（13*13）
3. 1*1卷积节省了很多参数

YOLOV2借助了ResNet和VGG的一些思想：

1. 所有的全连接层都不见了，全连接层容易过拟合，收敛慢，参数多，最后的输出是（7，7，30）这个用卷积也同样能够做到
2. 5次降采样操作，maxpooling，（224,224）变成（112,112），最终输出（7,7）
3. 输入输出进行了改变，输入改成了（416,416）输出为（13,13）
4. darknet，具体为darknet19，一共有19个卷积层，每次经过卷积的时候特征图的个数会翻倍，这里用了（1,1）的一维卷积降低了卷积核的个数

5、YOLO-V2聚类提取先验框

• faster-rcnn系列选择的先验比例都是常规的，但是不一定完全适合数据集
• K-means聚类中的距离：$d(box,centroids)=1-IOU(box,centroids)$

5.1 YOLOV1先验框

在YOLOV1中，有两个预选框可供选择，但是实际中物体可能远不止两种，并且有长的宽的，多个物体重叠在一起或者一个物体有多个标签，可能就会出现问题。

5.2 Fast-RCNN先验框

在当时Fast-RCNN用了9种先验框，但是它的做法是有三种scale不同大小，每种大小三种比例的先验框有1:1、1:2、2:1这3种比例，但是这种做法对实际的数据集可能无法完全适配。

5.3 YOLO-V2聚类提取先验框

比如在coco数据集中，有很多标注数据，假如说在标注的数据中标注了100万个框，对这100万个框使用kmeans进行聚类，加入k=5，就会将先验框的大小、长宽比例、中心坐标点等特征分成5类，而这5类也是专门针对当前数据集的个性化分类。那先验框就会有5种确定的大小比例，这就会和最终的实际任务会比较接近。
而kmeans的距离计算公式用LOU来实现。
作者通过实验发现，k=5可以获得比较好的IOU值。

YOLOV1 = 772 = 98
YOLOV2 = 13135 = 845
YOLOV2在先验框的数量上大幅度提升，V1是98个，V2则为845个

6、偏移量计算方法

6.1 anchor boxes

• 通过引入anchor boxes（锚框，即先验框），使得预测的box数量更多（1313n）
• 跟faster-rcnn系列不同的是先验框并不是直接按照长宽固定比给定

without anchor	69.5mAP	81%recall
with anchor	69.2mAP	88%recall

在第5节提到增加了先验框，但是如表格所示，并没有增加mAP值，但是recall是明显增加的，recall描述了被标记物体全部被检测的可能性。

YOLOV1：使用全连接层来预测边界框的坐标
Faster R-CNN：使用手工挑选的先验因素来预测边界框，Faster R-CNN中的区域生成网络（RPN）只使用卷积层来预测锚框的偏移量和置信度。由于预测层是卷积，RPN预测了特征图中每个位置的偏移量。

Anchor Box的构成：

• 使用CNN提取的Feature Map的点，来定位目标的位置
• 使用Anchor Box的Scale来表示目标的大小
• 使用Anchor Box的Aspect Ratio来表示目标的形状。

6.2 YOLO-V2-Directed Location Prediction

直接的位置预测改为相对位置预测策略

1. bbox：中心为$(x_p,y_p)$，宽和高为$(w_p,h_p)$，则：$x=x_p+w_p\ast t_x$ ，$y=y_p+h_p\ast t_y$
2. $t_x$=1，则将bbox在x轴向右移动$w_p$；$t_x$=−1则将其向左移动$w_p$
3. 这样会导致收敛问题，模型不稳定，尤其是刚开始进行训练的时候
4. V2中并没有直接使用偏移量，而是选择相对grid cell的偏移量

解析：

1. 得到先验框有4个参数$（x_p，y_p，h_p，w_p）$，这是kmeans聚类预测出来的
2. 预测出4个偏移量$（t_x，t_y，t_w，t_h）$，新的框为$（x，y，h，w）$，其中$x=x_p+t_x$，y、h、w同理
3. 但是这样存在一个问题，网络初期的时候效果不好（网络啥也不会），预测出的offset偏移量可能导致得到的框会错误的很离谱，V2对此做出改进
4. 具体改进为中心点x、y的偏移量的预测结果，加上sigmoid的，这样保证了中心点不会离开原来的grid cell格子，还要加上单元格与图像左上角的偏移量为$（cx，cy）$，h和w的预测策略不变。

具体公式为：
$b_x=\sigma (t_x)+c_x$
$b_y=\sigma (t_y)+c_y$
$b_w=p_w{e}^{t_w}$
$b_h=p_h{e}^{t_h}$

加入预测值为$（\sigma t_x，\sigma t_y，t_w，t_h）$ = （0.2，0.1，0.2，0.32）
anchor框为：$p_w=3.19275，p_h=4.00944$
在特征图位置：
$b_x=0.2+1=1.2$
$b_y=0.1+1=1.1$
$b_w=3.19275\ast e^{0.2}=3.89963$
$b_h=4.00944\ast e^{0.32}=5.52153$
在原位置：
$b_x=1.2\ast 32=38.4$
$b_y=1.1\ast 32=35.2$
$b_w=3.89963\ast 32=124.78$
$b_h=5.52153\ast 32=176.68$

7、YOLO-V2的感受野

7.1 感受野

从原始图像数据中，经过特征提取，得到一个Feature Map特征图，特征图的一个点可能代表原始图像中一个区域，这个区域就是这个点的感受野。越大的感受野越能感受一个整体。

7.2 卷积核对应参数

如图有一个（5，5）的图像数据（或者特征图），经过一个（3，3）的卷积核，步长为1，得到的输出就是一个（3，3）的特征图，再经过一个一次卷积就能得到（1，1）的输出，如果直接用5*5的卷积核就能得到一个（1，1）的输出，一步能得到的结果为什么要用两步呢？但是实际中却都是在用小的卷积核没有用大的。实际上用多步小的卷积核，用到的参数更少。

假设输入大小都是（H，W，C），并且都使用c个卷积核（得到c个特征图），可以计算一下各自所需参数：
1个（7，7）卷积核所需参数：
$=C•(7•7•c)=49c^2$
3个（3，3）卷积核所需参数：
$=3•c•(3•3•c)=27c^2$

7.3 Fine-Grained Features

• 最后一层时感受野太大了，小目标可能丢失了，需融合之前的特征

yolo算法，在一次次的卷积过程中，越往后的感受野越大，（224,224）的图像经过处理最后得到的Feature Map特征图是（7,7），实际上这个感受野太大了，容易忽视一下小物体，比较容易检测到大的物体。

yolov2在最后得到的特征图是（13，13，1024）将其拆分为（1，13，13，1024），倒数第二个特征图为（26，26，512）拆分为（4，13，13，512），再拆分为（2,13,13,1024），将其拼接为（3，13，13，1024），reshape成（13，13，3072）

8、多尺度检测

• YOLO-V2-Multi-Scale
• 都是卷积操作可没人能限制我了！一定iterations之后改变输入图片大小

实际中得到的图像大小是不一样的的，全部resize成相同大小，会影响检测效果。
不同输入大小能不能做，肯定能的，卷积和输入大小没有关系啊。
最小的尺寸为（320,320），最大的为（608,608）
原始的YOLO使用448×448的输入分辨率。通过添加锚框，我们将分辨率改为416×416。然而，由于我们的模型只使用卷积层和池化层，因此可以实时调整大小。我们希望YOLOv2能够鲁棒地运行在不同尺寸的图像上，所以我们将多尺度训练应用到模型中。

我们不需要修改输入图像的大小，而是每隔几个迭代就改变网络。每10个批次，我们的网络就会随机选择一个新的图像尺寸。由于我们的模型缩减了32倍，我们从以下32的倍数中抽取：{320, 352, …, 608}。因此，最小的选项是320 × 320，最大的是608 × 608。我们将调整网络的尺寸，然后继续训练。

这种制度迫使网络学会在各种输入维度上进行良好的预测。这意味着同一个网络可以预测不同分辨率下的检测结果。网络在较小的尺寸下运行得更快，因此YOLOv2在速度和准确性之间提供了一个简单的权衡。

在低分辨率下，YOLOv2作为一个廉价、相当准确的检测器运行。在288×288时，它以超过90 FPS的速度运行，其mAP几乎与Faster R-CNN一样好。这使它成为较小的GPU、高帧率视频或多个视频流的理想选择。

在高分辨率下，YOLOv2是一个最先进的检测器，在VOC 2007上的mAP为78.6，而运行速度仍高于实时速度。

YOLOV1整体解读
YOLOV2整体解读