【卷积神经网络】YOLO 算法原理

在计算机视觉领域中，目标检测（Object Detection）是一个具有挑战性且重要的新兴研究方向。目标检测不仅要预测图片中是否包含待检测的目标，还需要在图片中指出它们的位置。2015 年，Joseph Redmon, Santosh Divvala 等人提出第一个 YOLO 模型，该模型具有实时性高、支持多物体检测的特点，已成为目标检测领域热门的研究算法。本文主要介绍 YOLO 算法及其基本原理。

YOLO%20%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BB%8B%E7%BB%8D-toc" style="margin-left:0px;">1 YOLO 算法介绍

YOLO%20%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86-toc" style="margin-left:0px;">2 YOLO 算法原理

2.1 滑动窗口的卷积实现

2.2 非极大值抑制

2.3 Anchor Box

YOLO%20%E7%AE%97%E6%B3%95%E4%BB%8B%E7%BB%8D">1 YOLO 算法介绍

在目标检测算法的发展过程中，人们一开始采用 Proposal + 图像分类的思路，Proposal 用于预测目标位置，分类用于识别目标的类别。这类算法被称为 Two-stage 算法，例如 R-CNN，Faster R-CNN 算法。

2015 年，Joseph Redmon, Santosh Divvala 等人在《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》论文中提出 YOLO 模型，开启了 YOLO 算法的研究热潮。经过后来人们的不断改进，YOLO 算法已经发展成为一个庞大的家族，后来人们把第一个 YOLO 模型称为 YOLO v1 模型。

YOLO 检测算法的大致处理步骤：

（1）调整输入图像的大小为 448 x 448；

（2）使用卷积网络对输入图像执行一次预测；

（3）对预测结果进行非极大值抑制。

YOLO 模型使用单个卷积网络同时预测多个边界框，以及对应框的类别概率。与传统的目标检测方法相比，这种统一的模型有以下优点：

（1）YOLO 的预测速度快，由于模型将检测框转化为回归问题，因此只用一个网络同时输出目标的位置与分类信息；

（2）YOLO 模型在进行预测时对图像进行全局推理。与基于滑动窗口和区域建议的技术不同，YOLO 在训练和测试期间看到整个图像，因此它隐式地学习关于类别及其形状的上下文信息。

参考论文链接：

[1] You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

[2] YOLO9000: Better, Faster, Stronger

2 YOLO 算法原理

YOLO 算法把输入图像分成 S x S 个方格，每个方格输出一个 B x 5 + C 维的张量。这里，B 是每个方格预测方框（Bounding box）的数目，C 表示需要检测的对象类别数目。如果检测目标的中点落在某个方格内，那么目标物体就由该方格进行检测与输出。

YOLO 算法采用了相对坐标的方法，并使用 Logistic 激活函数，使每个坐标的取值落在区间 0 到 1。目标检测网络在每个边界框处预测 5 个值，分别是 $t_{x}, \, t_{y}, \, t_{w}, \, t_{h}$ 和 $t_{o}$ . 如果单元格相对图像左上角偏移记为 $(c_{x}, c_{y})$ ，并且先验边界框宽度、高度分别记为 $p_{w}, \, p_{h}$ ，对应的预测结果为：

$b_{x} = \sigma (t_{x}) + c_{x}$

$b_{y} = \sigma (t_{y}) + c_{y}$

$b_{w} = p_{w} \, e^{t_{w}}$

$b_{h} = p_{h} \, e^{t_{h}}$

$Pr(object) * IOU(b, object) = \sigma (t_{o})$

2.1 滑动窗口的卷积实现

YOLO v1 检测网络有 24 个卷积层，以及最后的 2 个全连接层。中间交替的 1×1 卷积层用于减少先前层的特征数量。

相比 YOLO v1 模型，YOLO v2 输出层使用卷积层代替全连接层。这样处理之后，间接地使用卷积算子实现滑动窗口的功能，滑动窗口移动的步长是卷积运算的步长。最终检测网络只需执行一次检测过程，就可以同时输出不同区域的预测结果。

2.2 非极大值抑制

把输入图像分成多个方格的设计思路，增强了网络检测多个物体的能力。通常一个待检测的对象由一个方格进行预测，然而对于较大的检测对象，同一个对象可能会触发多个预测框，非极大值抑制（Non-max suppression）可以解决这个问题。

非极大值抑制的大致过程如下：

（1）选择预测得分最高的预测框；

（2）遍历剩下的预测框，逐个计算 IoU 值；

（3）如果 IoU 值超过阈值（通常设为 0.5 或 0.6），则丢弃预测框，否则保留；

（4）选择预测得分第二高的预测框，重复（2）~（3）步骤。

2.3 Anchor Box

当图像中存在两个物体，且这两个物体的中点均落在同一个方格中时，目标检测网络只能输出其中一个物体的位置结果。这时就需要引入 Anchor box 的设计思路。
Anchor box 的思路是，预先定义两个形状不同的预测框，然后重新定义预测标签。预测标签同时包含 anchor box1 与 anchor box2 的预测信息。在训练网络时，检测对象会分配给包含其中点的方格，并且具有较高 IoU 值的 anchor box。

由于这些预测框带有先验信息，因此也被称为先验框。

相比手工选择的方式，YOLO v2 模型对训练集的标注框进行了 k-means 聚类。在聚类个数 k 取 5 时，模型在召回率与复杂性之间折衷。

【参考文献】

[1] Joseph Redmon, et al. “You only look once: Unified, real-time object detection.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.

[2] Joseph Redmon, et al. “YOLO9000: Better, Faster, Stronger” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017.