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前言：目标检测 | yolov1 原理和介绍

简介

论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.08242
时间：2016年
作者：Joseph Redmon
 作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方法在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集上训练出了YOLO9000模型，其可以检测超过9000多类物体。所以，这篇文章其实包含两个模型：YOLOv2和YOLO9000，不过后者是在前者基础上提出的，两者模型主体结构是一致的。YOLOv2相比YOLOv1做了很多方面的改进，这也使得YOLOv2的mAP有显著的提升，并且YOLOv2的速度依然很快，保持着自己作为one-stage方法的优势.

改进策略

 YOLOv1虽然检测速度很快，但是在检测精度上却不如R-CNN系检测方法，YOLOv1在物体定位方面（localization）不够准确，并且召回率（recall）较低。YOLOv2共提出了几种改进策略来提升YOLO模型的定位准确度和召回率，从而提高mAP，YOLOv2在改进中遵循一个原则：保持检测速度，这也是YOLO模型的一大优势。YOLOv2的改进策略如图所示，可以看出，大部分的改进方法都可以比较显著提升模型的mAP。

• Batch Normalization
   Batch Normalization可以提升模型收敛速度，而且可以起到一定正则化效果，降低模型的过拟合。在YOLOv2中，每个卷积层后面都添加了Batch Normalization层，并且不再使用droput。使用Batch Normalization后，YOLOv2的mAP提升了$2.4\%$。

解释：BN层是把神经元的输出减去均值除以标准差，变成以0为均值，标准差为1得分布。
强行把神经元输出集合在0附近原因是：一些激活函数比如sigmod激活函数或者双曲正切激活函数在0附近是非饱和区，如果输出太大或者太小，会陷入激活函数的饱和区，意味着梯度消失，会难以训练。经过BN之后，原本很分散的数据都集中到了0得附近，对于双曲正切函数来说在0附近有较大得梯度。经过BN层之后，双峰的图像数据在中间也有较好的体现，可以更好地保留原始数据。
CNN在训练过程中网络每层输入的分布一直在改变, 会使训练过程难度加大，对网络的每一层的输入(每个卷积层后)都做了归一化，这样网络就不需要每层都去学数据的分布，收敛会更快。

• High Resolution Classifier 高分辨率分类器
   目前大部分的检测模型都会在先在ImageNet分类数据集上预训练模型的主体部分（CNN特征提取器），由于历史原因，ImageNet分类模型基本采用大小为$224\times 224$的图片作为输入，分辨率相对较低，不利于检测模型。所以YOLOv1在采用$224\times 224$ 分类模型预训练后，将分辨率增加至$448\times 448$，并使用这个高分辨率在检测数据集上finetune。但是直接切换分辨率，检测模型可能难以快速适应高分辨率。所以YOLOv2增加了在ImageNet数据集上使用$448\times 448$输入来finetune分类网络这一中间过程（10 epochs），这可以使得模型在检测数据集上finetune之前已经适用高分辨率输入。使用高分辨率分类器后，YOLOv2的mAP提升了约$4\%$。

• Convolutional With Anchor Boxes 带锚框的卷积
   在YOLOv1中，输入图片最终被划分为 $7\times 7$ 网格，每个单元格预测2个边界框。YOLOv1最后采用的是全连接层直接对边界框进行预测，其中边界框的宽与高是相对整张图片大小的，而由于各个图片中存在不同尺度和长宽比（scales and ratios）的物体，YOLOv1在训练过程中学习适应不同物体的形状是比较困难的，这也导致YOLOv1在精确定位方面表现较差。YOLOv2借鉴了Faster R-CNN中RPN网络的先验框（anchor boxes，prior boxes，SSD也采用了先验框）策略。RPN对CNN特征提取器得到的特征图（feature map）进行卷积来预测每个位置的边界框以及置信度（是否含有物体），并且各个位置设置不同尺度和比例的先验框，所以RPN预测的是边界框相对于先验框的offsets值（其实是transform值，详细见Faster R_CNN论文），采用先验框使得模型更容易学习。所以YOLOv2移除了YOLOv1中的全连接层而采用了卷积和anchor boxes来预测边界框。为了使检测所用的特征图分辨率更高，移除其中的一个pool层。在检测模型中，YOLOv2不是采用 $448\times 448$ 图片作为输入，而是采用 $416\times 416$ 大小。因为YOLOv2模型下采样的总步长为 $32$ ，对于 $416\times 416$ 大小的图片，最终得到的特征图大小为 $13\times 13$，维度是奇数，这样特征图恰好只有一个中心位置。对于一些大物体，它们中心点往往落入图片中心位置，此时使用特征图的一个中心点去预测这些物体的边界框相对容易些。所以在YOLOv2设计中要保证最终的特征图有奇数个位置。对于YOLOv1，每个cell都预测$2$个boxes，每个boxes包含$5$个值：$(x,y,w,h,c)$，前$4$个值是边界框位置与大小，最后一个值是置信度（confidence scores，包含两部分：含有物体的概率以及预测框与ground truth的IOU）。但是每个cell只预测一套分类概率值（class predictions，其实是置信度下的条件概率值）,供$2$个boxes共享。YOLOv2使用了anchor boxes之后，每个位置的各个anchor box都单独预测一套分类概率值，这和SSD比较类似（但SSD没有预测置信度，而是把background作为一个类别来处理）。
   使用anchor boxes之后，YOLOv2的mAP有稍微下降（这里下降的原因，我猜想是YOLOv2虽然使用了anchor boxes，但是依然采用YOLOv1的训练方法）。YOLOv1只能预测$98$个边界框（$7\times 7\times 2$），而YOLOv2使用anchor boxes之后可以预测上千个边界框（ $13\times 13$anchors_num ）。所以使用anchor boxes之后，YOLOv2的召回率大大提升，由原来的$81\%$升至$88\%$。

• Dimension Clusters 维度集群
   在Faster R-CNN和SSD中，先验框的维度（长和宽）都是手动设定的，带有一定的主观性。如果选取的先验框维度比较合适，那么模型更容易学习，从而做出更好的预测。因此，YOLOv2采用k-means聚类方法对训练集中的边界框做了聚类分析。因为设置先验框的主要目的是为了使得预测框与ground truth的IOU更好，所以聚类分析时选用box与聚类中心box之间的IOU值作为距离指标：
  $$d(\text{ box },\text{ centroid })=1-\mathrm{IOU}(\text{ box },\text{ centroid })$$

• New Network: Darknet-19
   YOLOv2采用了一个新的基础模型（特征提取器），称为Darknet-19，包括$19$个卷积层和$5$个maxpooling层。Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的，主要采用 $3\times 3$ 卷积，采用 $2\times 2$ 的maxpooling层之后，特征图维度降低2倍，而同时将特征图的channles增加两倍。与NIN(Network in Network)类似，Darknet-19最终采用global avgpooling做预测，并且在 $3\times 3$ 卷积之间使用 $1\times 1$ 卷积来压缩特征图channles以降低模型计算量和参数。Darknet-19每个卷积层后面同样使用了batch norm层以加快收敛速度，降低模型过拟合。在ImageNet分类数据集上，Darknet-19的top-1准确度为$72.9\%$，top-5准确度为$91.2\%$，但是模型参数相对小一些。使用Darknet-19之后，YOLOv2的mAP值没有显著提升，但是计算量却可以减少约$33\%$。
  

• Direct location prediction 直接位置预测
   YOLOv2边界框的解码过程修改。约束了边界框的位置预测值使得模型更容易稳定训练，结合聚类分析得到先验框与这种预测方法，YOLOv2的mAP值提升了约$5\%$。
  预测边界框中心点相对于对应cell左上角位置的相对偏移值。将网格归一化为$1\times 1$，坐标控制在每个网格内，同时配合sigmod函数将预测值转换到$0\sim 1$之间的办法，做到每一个Anchor只负责检测周围正负一个单位以内的目标box。

 YOLOv2借鉴RPN网络使用anchor boxes来预测边界框相对先验框的offsets。边界框的实际中心位置 $(x,y)$ ，需要根据预测的坐标偏移值 $(t_{\text{x}},t_{\text{y}})$ ，先验框的尺度 $(w_{\text{a}},h_{\text{a}})$ 以及中心坐标 $(x_{\text{a}},y_{\text{a}})$ （特征图每个位置的中心点）来计算：
$x=(t_{\text{x}}\ast w_{\text{a}})-x_{\text{a}}$
$y=(t_{\text{y}}\ast h_{\text{a}})-y_{\text{a}}$
 但是上面的公式是无约束的，预测的边界框很容易向任何方向偏移，如当 $t_{\text{x}}=1$ 时边界框将向右偏移先验框的一个宽度大小，而当 $t_{\text{x}}=-1$ 时边界框将向左偏移先验框的一个宽度大小，因此每个位置预测的边界框可以落在图片任何位置，这导致模型的不稳定性，在训练时需要很长时间来预测出正确的offsets。所以，YOLOv2弃用了这种预测方式，而是沿用YOLOv1的方法，就是预测边界框中心点相对于对应cell左上角位置的相对偏移值，为了将边界框中心点约束在当前cell中，使用sigmoid函数处理偏移值，这样预测的偏移值在$(0,1)$范围内（每个cell的尺度看做$1$）。总结来看，根据边界框预测的4个offsets $t_{\text{x}},t_{\text{y}},t_{\text{w}},t_{\text{h}}$ ，可以按如下公式计算出边界框实际位置和大小：
$b_{\text{x}}=\sigma (t_{\text{x}})+c_{\text{x}}$
$b_{\text{y}}=\sigma (t_{\text{y}})+c_{\text{y}}$
$b_{\text{w}}=p_{\text{w}}{e}^{tw}/W$
$b_{\text{h}}=p_{\text{h}}{e}^{th}/H$
 如果再将上面的4个值分别乘以图片的宽度和长度（像素点值）就可以得到边界框的最终位置和大小了。这就是YOLOv2边界框的整个解码过程。约束了边界框的位置预测值使得模型更容易稳定训练，结合聚类分析得到先验框与这种预测方法，YOLOv2的mAP值提升了约$5\%$。

• Fine-Grained Features 细粒度特征

 YOLOv2的输入图片大小为 $416\times 416$ ，经过5次maxpooling之后得到 $13\times 13$ 大小的特征图，并以此特征图采用卷积做预测。
大小的特征图对检测大物体是足够了，但是对于小物体还需要更精细的特征图（Fine-Grained Features）。因此SSD使用了多尺度的特征图来分别检测不同大小的物体，前面更精细的特征图可以用来预测小物体。YOLOv2提出了一种passthrough层来利用更精细的特征图。YOLOv2所利用的Fine-Grained Features是 $26\times 26$ 大小的特征图（最后一个maxpooling层的输入），对于Darknet-19模型来说就是大小为 $26\times 26\times 512$ 的特征图。passthrough层与ResNet网络的shortcut类似，以前面更高分辨率的特征图为输入，然后将其连接到后面的低分辨率特征图上。前面的特征图维度是后面的特征图的2倍，passthrough层抽取前面层的每个 $2\times 2$ 的局部区域，然后将其转化为channel维度，对于 $26\times 26\times 512$ 的特征图，经passthrough层处理之后就变成了 $13\times 13\times 2048$ 的新特征图（特征图大小降低$4$倍，而channles增加$4$倍，图为一个实例），这样就可以与后面的 $13\times 13\times 1024$ 特征图连接在一起形成 $13\times 13\times 3072$ 大小的特征图，然后在此特征图基础上卷积做预测。在YOLO的C源码中，passthrough层称为reorg layer。在TensorFlow中，可以使用tf.extract_image_patches或者tf.space_to_depth来实现passthrough层：

out = tf.extract_image_patches(in, [1, stride, stride, 1], [1, stride, stride, 1], [1,1,1,1], padding="VALID")
// or use tf.space_to_depth
out = tf.space_to_depth(in, 2)

 另外，作者在后期的实现中借鉴了ResNet网络，不是直接对高分辨特征图处理，而是增加了一个中间卷积层，先采用$64$个 $1\times 1$ 卷积核进行卷积，然后再进行passthrough处理，这样 $26\times 26\times 512$ 的特征图得到 $13\times 13\times 256$ 的特征图。这算是实现上的一个小细节。使用Fine-Grained Features之后YOLOv2的性能有$1\%$的提升。

• Multi-Scale Training 多尺度训练

 由于YOLOv2模型中只有卷积层和池化层，所以YOLOv2的输入可以不限于 $416\times 416$ 大小的图片。为了增强模型的鲁棒性，YOLOv2采用了多尺度输入训练策略，具体来说就是在训练过程中每间隔一定的iterations之后改变模型的输入图片大小。由于YOLOv2的下采样总步长为$32$，输入图片大小选择一系列为$32$倍数的值： { 320 , 352 , . . . , 608 } \{320,352,...,608\} {320,352,...,608}，输入图片最小为 $320\times 320$ ，此时对应的特征图大小为 $10\times 10$ （不是奇数了，确实有点尴尬），而输入图片最大为 $608\times 608$ ，对应的特征图大小为 $19\times 19$ 。在训练过程，每隔$10$个iterations随机选择一种输入图片大小，然后只需要修改对最后检测层的处理就可以重新训练。

 采用Multi-Scale Training策略，YOLOv2可以适应不同大小的图片，并且预测出很好的结果。在测试时，YOLOv2可以采用不同大小的图片作为输入，在VOC 2007数据集上的效果如下图所示。可以看到采用较小分辨率时，YOLOv2的mAP值略低，但是速度更快，而采用高分辨输入时，mAP值更高，但是速度略有下降，对于 $544\times 544$ ，mAP高达$78.6\%$。注意，这只是测试时输入图片大小不同，而实际上用的是同一个模型（采用Multi-Scale Training训练）。

 总结来看，虽然YOLOv2做了很多改进，但是大部分都是借鉴其它论文的一些技巧，如Faster R-CNN的anchor boxes，YOLOv2采用anchor boxes和卷积做预测，这基本上与SSD模型（单尺度特征图的SSD）非常类似了，而且SSD也是借鉴了Faster R-CNN的RPN网络。从某种意义上来说，YOLOv2和SSD这两个one-stage模型与RPN网络本质上无异，只不过RPN不做类别的预测，只是简单地区分物体与背景。在two-stage方法中，RPN起到的作用是给出region proposals，其实就是作出粗糙的检测，所以另外增加了一个stage，即采用R-CNN网络来进一步提升检测的准确度（包括给出类别预测）。而对于one-stage方法，它们想要一步到位，直接采用“RPN”网络作出精确的预测，要因此要在网络设计上做很多的tricks。YOLOv2的一大创新是采用Multi-Scale Training策略，这样同一个模型其实就可以适应多种大小的图片了。

训练

YOLOv2的训练主要包括三个阶段。

• 第一阶段就是先在ImageNet分类数据集上预训练Darknet-19，此时模型输入为 $224\times 224$ ，共训练$160$个epochs。
• 第二阶段将网络的输入调整为 $448\times 448$ ，继续在ImageNet数据集上finetune分类模型，训练$10$个epochs，此时分类模型的top-1准确度为$76.5\%$，而top-5准确度为$93.3\%$。
• 第三个阶段就是修改Darknet-19分类模型为检测模型，并在检测数据集上继续finetune网络。网络修改包括（网路结构可视化）：移除最后一个卷积层、global avgpooling层以及softmax层，并且新增了三个 $3\times 3\times 2014$卷积层，同时增加了一个passthrough层，最后使用 $1\times 1$ 卷积层输出预测结果，输出的channels数为：$num\_anchors\times (5+num\_classes)$，和训练采用的数据集有关系。
   由于anchors数为5，对于VOC数据集输出的channels数就是$125$，而对于COCO数据集则为$425$。这里以VOC数据集为例，最终的预测矩阵为 $T$（shape为 $(batch\_size,13,13,125)$），可以先将其reshape为 $(batch\_size,13,13,5,25)$ ，其中 $T[:,:,:,:,0:4]$ 为边界框的位置和大小 $(t_{\text{x}},t_{\text{y}},t_{\text{w}},t_{\text{h}})$ ，$T[:,:,:,:,4]$ 为边界框的置信度，而 $T[:,:,:,:,5:]$为类别预测值。