yolo算法详解

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目标检测：目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，目标检测相比分类任务更复杂。

上图是语义分割，定位，检测和实例分割的例子

定位是是识别出一个目标的类别并预测出位置，检测是识别出多个目标的类别并预测出位置。

目标检测比较流行的算法可以分为两类:第一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类（rcnn）或者分类与边框回归（fast rcnn,faster rcnn?）。第二类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。

滑动窗口

采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了。如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。但是这样会产生很多的子区域，并且都要经过分类器去做预测，这需要很大的计算量，所以你的分类器不能太复杂，因为要保证速度。解决思路之一就是减少要分类的子区域，这就是R-CNN的一个改进策略，其采用了selective search方法来找到最有可能包含目标的子区域（Region Proposal），其实可以看成采用启发式方法过滤掉很多子区域，这会提升效率。

 

非极大值抑制算法（non maximum suppression, NMS），这个算法不单单是针对Yolo算法的，而是所有的检测算法中都会用到。NMS算法主要解决的是一个目标被多次检测的问题。流程是：首先从所有的检测框中找到置信度最大的那个框，然后挨个计算其与剩余框的IOU，如果其值大于一定阈值（重合度过高），那么就将该框剔除；然后对剩余的检测框重复上述过程，直到处理完所有的检测框。Yolo预测过程也需要用到NMS算法。

 

 

 

 

yolo算法

可以认为特征图的每个元素也是对应原始图片的一个小方块，然后用每个元素来可以预测那些 中心点在该小方格内的目标，这就是Yolo算法的朴素思想。

具体来说，Yolo的CNN网络将输入的图片（本文的大小是resize成448*448）分割成S×S（本文取的是7*7）网格，然后每个网格负责去检测那些中心点落在该网格内的目标，如图6所示，可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗。每个网格会预测B（本文取B=2）个边界框和C（本文使用VOC数据集，所以C=20？）个条件类别概率Pr（当网格包含目标时，Pr=1，否则Pr=0）,其表征的是由该网格负责预测的边界框其目标属于各个类别的概率，但是这些概率值其实是在各个边界框置信度下的条件概率，即Pr(classi|object)，不管一个单元格预测多少个边界框，其只预测一组类别概率值，这是Yolo算法的一个缺点，在后来的改进版本中，Yolo9000是把类别概率预测值与边界框是绑定在一起的。而每个边界框包含(x,y,w,h,S),S是置信度，S=Pr*IOU,所以S实际上只有两种取值，0或者IOU本身。中心坐标的预测值(x,y)是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的(相当于归一化，所以这里都是介于0--1之间的？)，而边界框的w和h预测值是相对于整个图片的宽与高的比例，这样理论上4个元素的大小应该在[0,1]范围（即x,y是边框相对于网格的位置，而w,h是相对于整张图片而言的）。每个单元格需要预测(B∗5+C)个值。如果将输入图片划分为S×S网格，那么最终预测值为S×S×(B∗5+C)大小的张量。

 

Yolo算法将目标检测看成回归问题，所以采用的是均方差损失函数。并且对不同的部分采用了不同的权重值。

下面这段话写的要看懂

下面是训练损失函数的分析，Yolo算法将目标检测看成回归问题，所以采用的是均方差损失函数。但是对不同的部分采用了不同的权重值。首先区分定位误差和分类误差。对于定位误差，即边界框坐标预测误差，采用较大的权重λcoord=5。然后其区分不包含目标的边界框与含有目标的边界框的置信度，对于前者，采用较小的权重值λnoobj=0.5。其它权重值均设为1。然后采用均方误差，其同等对待大小不同的边界框，但是实际上较小的边界框的坐标误差应该要比较大的边界框要更敏感。为了保证这一点，将网络的边界框的宽与高预测改为对其平方根的预测，即预测值变为(x,y,w‾‾√,h‾√)。
另外一点时，由于每个单元格预测多个边界框。但是其对应类别只有一个。那么在训练时，如果该单元格内确实存在目标，那么只选择与ground truth的IOU最大的那个边界框来负责预测该目标，而其它边界框认为不存在目标。这样设置的一个结果将会使一个单元格对应的边界框更加专业化，其可以分别适用不同大小，不同高宽比的目标，从而提升模型性能。大家可能会想如果一个单元格内存在多个目标怎么办，其实这时候Yolo算法就只能选择其中一个来训练，这也是Yolo算法的缺点之一。要注意的一点时，对于不存在对应目标的边界框，其误差项就是只有置信度，左标项误差是没法计算的。而只有当一个单元格内确实存在目标时，才计算分类误差项，否则该项也是无法计算的。

 

Yolo的优缺点。首先是优点，Yolo采用一个CNN网络来实现检测，是单管道策略，其训练与预测都是end-to-end，所以Yolo算法比较简洁且速度快。第二点由于Yolo是对整张图片做卷积，所以其在检测目标有更大的视野，它不容易对背景误判。其实我觉得全连接层也是对这个有贡献的，因为全连接起到了attention的作用。另外，Yolo的泛化能力强，在做迁移时，模型鲁棒性高。

Yolo的缺点，首先Yolo各个单元格仅仅预测两个边界框，而且属于一个类别。对于小物体，Yolo的表现会不如人意。这方面的改进可以看SSD，其采用多尺度单元格。也可以看Faster R-CNN，其采用了anchor boxes。Yolo对于在物体的宽高比方面泛化率低，就是无法定位不寻常比例的物体。当然Yolo的定位不准确也是很大的问题。