YOLO算法

一、 YOLO就是解决目标检测（Object Detection）的计算机视觉算法

1.1计算机视觉能解决哪些问题――分类、检测、分割

①Classification就是输入一张图片，算法能告诉我们图片中有什么类别，如猫、狗。但不能告诉我们类别所在的位置。

②Classification+Localization称为分类和定位，就是把单独物体框出来并做分类

③Object Detection：如何图片中有多个类别和物体，需要用矩形框把每一个物体框出来，并识别框里的类别

④Segmentation做更细化的

a、分类：输出类别

b、目标检测：输出矩形框（位置）和类别

c、语义分割：把每个像素的类别输出，但不区分不同物体的像素

d、实例分割：可以区分同一类别不同物体的像素。无人驾驶要对全景做实例分割。

1.2 目标检测的两个阶段—单阶段和双阶段

单阶段（One-stage detector）

​

双阶段（Two-stage detector）

​ 先从图像中提取若干个候选框，再逐一对这个候选框进行分类和甄别，以及调整他们的坐标，最后得出结果。

1.3 YOLO模型

YOLO是单阶段一步到位的模型。直接把图片输入到模型，然后模型直接输出目标检测的结果，不需要复杂的上下游产业协同。不需要对每一个功能训练和优化，是一个端到端完整的统一的框架。

二、 YOLOV1的具体实现—预测阶段（前向推断）

已经训练好模型之后，输入待测图像进行前向推断获得目标检测结果的过程。

1、预测阶段

在模型训练完成之后，输入未知图片，对未知图片进行预测或叫测试，这个时候不需要训练，不需要反向传播，而是需要前向推断，运行这个模型。

如图1所示，该模型训练出来是一个深度卷积神经网络，上面是一个基准YOLO模型，下面是一个比较小的YOLO模型（小的话，速度就快）

如图2所示，输入是一个大小为448×448×3的图像，先过若干个卷积层，过池化层，过1×1卷积层，3×3卷积层，最后变成一个7×7×1024维的feature map，把7×7×1024的数据拉平输入到一个4096个神经元的全连接层，输出4096维的向量，再把4096维的向量输入到1470个神经元的全连接层，输出1470维的向量，相当于1470个数字，然后把这些数字reshape成7×7×30的feature map，这个黑箱子就算是做好了。

在预测阶段，这个YOLO就是一个黑箱子，输入的是448×448×3的图像，7×7×30维的张量tensor。这些tensor中就包含了所有预测框的坐标、置信度和类别结果，最后只需要解析7×7×30维的张量就可以获得目标检测的结果。

为什么是7×7×30呢？

因为网络把图像划分成s×s个grid cell（网格），在YOLOv1中s=7，所以是7×7的网格，如图3中最左边的图展示的。每个grid cell又可以预测出B个bounding box（就是B个预测框，预测框包含了x，y，h，w，c五个参数。x，y，h，w四个定位坐标，中心店坐标和框的宽高，因此就可以确定框的位置。图中置信度由框的线粗细表示，c表示置信度，粗的表示置信度比较高，如图3所示。），在YOLOv1中B=2，就是每个grid cell预测出2个预测框，这2个预测框可能很大也可能很小，无论怎样只要bounding box的中心点落在grid cell里面就行，就能代表这个bounding box是由这个grid cell生成的。

每个grid cell还可以生成所有类别的条件概率。假设它已经包含物体的情况下，是某一个类别的概率，生成图3中的彩色的图。把每个bounding box的置信度×类别的条件概率就可以获得每一个bounding box的各类别的概率。结合bounding box的信息和该grid cell的类别信息就可以获得最后的预测结果。这些信息都是从7×7×30的张量获取的。

7×7×30的30怎么来的？

她包含两个预测框，每个预测框有5个参数，在Pascal VOC里面包含20个类别，则2×5+20=30，

30维的向量就是一个grid cell的信息，总共是7×7个grid cell，所以最后是7×7×30维的张量。

图3中的紫色就是第一个bounding box，置信度，中心点的x、y坐标，框的高度和高度。绿色是第二个bounding box。后面20维(11th-30th)是20个类别的条件概率，假设包含物体的情况下是猫的概率（条件概率），假设包含物体的情况下是鸟的概率…置信度×条件概率就是某个类别的真正概率。

YOLO模型就是一个黑箱子，输入是448×448×3的图像，输出是1470个数字。

2、后处理-----置信度过滤、非极大值抑制

对于YOLO而言，后处理就是把预测出来的复杂的98个预测框进行筛选、过滤，把重复的预测框只保留一个，最终获得目标检测的结果。就是把7×7×30的张量变成最后目标检测的结果。

包含把低置信度、重复的预测框去掉，只保留一个，这个过程称为非极大值抑制NMS。如果阈值设置的非常低则NMS非常强，两个框稍微有一点重合都会把低概率的框去掉。如果阈值非常高则NMS性能很低。

预测框×条件概率=预测框全类别的全概率（黄色竖条）

每个bounding box有两个预测框。

设置一个阈值，把小于阈值的值设为0，把概率高的放前面，0放后面。再对排序后的值进行非极大值抑制。把每一个和最高的做比较。

假如黄框和绿框的交并比IOU>0.5，则表示他们是在重复识别了一个物体，那就把低概率的去掉（绿框），把绿框设置为0，打入冷宫。

假如蓝框和黄框的交并比IOU<0.5，则把蓝框留下。

第一轮就是把所有的都和最高的（bb47）进行比较。

第二轮把所有的和第二高的进行比较，由于bb20已结被设置为0，所以第二高的是bb15，也就是说第二轮把其他的和bb15进行比较。

上述操作只是对狗这一个类别的操作。实际应该对每一个类别都这样操作，最后输出才是目标检测的结果。

有20个类别则进行20次NMS。

只有在预测阶段需要NMS，训练阶段不需要。否则会影响损失函数。

三、YOLOV1的训练阶段（反向传播）

损失函数

每个grid cell预测出的两个bounding box的中心点都落在grid cell里面，虽然这两个bounding box可以很大，但是它们的中心点始终都在grid cell里面，也就是说7×7=49个grid cell生成98个bounding box的中心点都落在所属的grid cell里面，因此可以构建出YOLOv1的损失函数，损失函数包含5项。

第一项是负责检测bounding box的中心点定位误差，实际就是负责预测物体的框要和groundtruth从横纵坐标、宽高上尽量一致，所以损失给它们构造了一个残差平方和这么一个回归问题（预测出一个连续的值，把这个值和标注值进行比较，这两个值越接近越好）的损失函数。这5项其实都是回归问题的损失函数，YOLO就是把目标检测问题当做回归问题解决，

第二项是负责检测物体的bbox宽高定位误差。

第三项是检测物体的bbox confidence（置信度）误差。预测出的置信度和IOU越接近越好。

第四项是不负责检测物体的bbox confidence误差，就是所有被打入冷宫的bbox，它们预测出的置信度越低（接近0）越好。

第五项负责检测物体的grid cell分类误差，条件概率越接近1越好。

四、YOLOv1论文细节

YOLO在PASCAL2数据集上训练的，该数据集有20个类别，有些类别非常大，有些非常小，不同类别的性能不一样，YOLO对小类别的性能比较差。

1、YOLOv1与其它目标检测方法比较

在实时目标检测方法中是最准的，在非实时目标检测方法是最快的。

下图展示了VOC 2012测试集的各个类别的性能和各个模型的排行榜。可以看到YOLO对于瓶子和羊这些小物体性能比较差，对于火车这样的大物体性能比较好。把YOLO和Fast R-CNN结合可以显著提升排名，并且提升mAP（是20个类别的AP平均值），

由于YOLO是可以看见全图的，可以捕获全图信息，因此它的学习能力、泛化和迁移能力很强，在自然图片上训练出的YOLO模型放在艺术图片上依然可以得到好的结果。

左图表示在毕加索数据集上对行人这个类别的pr曲线，pr曲线围成的面积越大说明性能越好，可以得出YOLO比其他性能要好。

右边的表格表示在自然图像训练的模型放在艺术数据集上进行预测，可以看到性能相差不大。但两阶段模型R-CNN和DPM在两个数据集上性能相差较大。

2、论文You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.02640

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