作者：fivetrees

https://zhuanlan.zhihu.com/p/75106112

本文已获作者授权，未经允许，不得二次转载

【前言】：2013年，R-CNN横空出世，目标检测DL世代大幕拉开。

各路豪杰快速迭代，陆续有了SPP，Fast，Faster版本，至R-FCN，速度与精度齐飞，区域推荐类网络大放异彩。

奈何，未达实时检测之基准，难获工业应用之青睐。

此时，凭速度之长，网格类检测异军突起，先有YOLO，继而SSD，更是摘实时检测之桂冠，与区域推荐类二分天下。然准确率却时遭世人诟病。

遂有JR一鼓作气，并coco，推v2，增加输出类别，成就9000。此后一年，作者隐遁江湖，逍遥twitter。偶获灵感，终推v3，横扫武林！。(很喜欢这段描述，引用自大神这里，文采斐然，膜拜大佬）

本文主要讲YOLOv1-YOLOv3的进化历程，文章如有不对的地方，还望大佬告知。

YOLOv1

https://pjreddie.com/media/files/papers/yolo.pdf

1. 基本思想

YOLOv1是典型的目标检测one stage方法，用回归的方法去做目标检测，执行速度快，达到非常高效的检测，其背后的原理和思想也非常简单。YOLOv1的基本思想是把一副图片，首先reshape成448x448大小（由于网络中使用了全连接层，所以图片的尺寸需固定大小输入到CNN中），然后将划分成SxS个单元格（原文中S=7），以每个格子所在位置和对应内容为基础，来预测：

1）检测框，包含物体框中心相对其所在网格单元格边界的偏移（一般是相对于单元格左上角坐标点的位置偏移，以下用x，y表示）和检测框真实宽高相对于整幅图像的比例（注意这里w，h不是实际的边界框宽和高），每个格子预测B个检测框(原文中是2），如下图；

2）每个框的Confidence，这个confidence代表了预测框含有目标的置信度和这个预测框预测的有多准2重信息，公式和说明如下：

3）每个格子预测一共C个类别的概率分数，并且这个分数和物体框是不相关的，只是基于这个格子。

注意（重要细节）:

1. x，y，w，h，confidence都被限制在区间[0,1]。

2. 置信度confidence值只有2种情况，要么为0（边界框中不含目标，P(object)=0），要么为预测框与标注框的IOU，因为P(Object)只有0或1，两种可能，有目标的中心落在格子内，那么P(object)=1，否则为0，不存在（0，1）区间中的值。其他论文中置信度的定义可能跟YOLOv1有些不同，一般置信度指的是预测框中是某类别目标的概率，在[0,1]之间。

3. 每个格子预测C个类别的概率分数，而不是每个每个检测框都需要预测C个类别的概率分数。

具体实现见图：

综上所述：每个格子需要输出的信息维度是Bx(4+1)+C=Bx5+C。在YOLO的论文中，S=7，B=2，C是PASCAL VOC的类别数20，所以最后得到的关于预测的物体信息是一个7x7x30的张量。最后从这7x7x30的张量中提取出来的预测框和类别预测的信息经过NMS，就得到了最终的物体检测结构。

2. 网络结构

分析：作者的网络结构受GoogleNet启发，将GoogleNet中的Inception模块换成了1x1卷积后接3x3卷积，最终网络结构由24个卷积层和4个最大池化层和2个全连接层组成。

3. 损失函数

损失函数设计细节：

• YOLOv1对位置误差，confidence误差，分类误差均使用了均方差作为损失函数。

• 三部分误差损失（位置误差，confidence误差，分类误差），在损失函数中所占权重不一样，位置误差权重系数最大，为5。

• 由于一副图片中没有目标的网格占大多数，有目标的网格占少数，所以损失函数中对没有目标的网格中预测的bbox的confidence误差给予小的权重系数，为0.5。

• 有目标的网格中预测的bbox的confidence损失和分类损失，权重系数正常为1。

• 由于相同的位置误差对大目标和小目标的影响是不同的，相同的偏差对于小目标来说影响要比大目标大，故作者选择将预测的bbox的w,h先取其平方根，再求均方差损失。

• 一个网格预测2个bbox，在计算损失函数的时候，只取与ground truth box中IoU大的那个预测框来计算损失。

• 分类误差，只有当单元格中含有目标时才计算，没有目标的单元格的分类误差不计算在内。

4. 激活函数

• 最后一层全连接层用线性激活函数

• 其余层采用leak RELU

5. YOLOv1的缺陷

• 首先，每个单元格只预测2个bbox，然后每个单元格最后只取与gt_bbox的IOU高的那个最为最后的检测框，也只是说每个单元格最多只预测一个目标，若单个单元格有多个目标时，只能检测出其他的一个，导致小目标漏检，因此YOLOv1对小目标检测效果不好。

• 其次，虽然YOLOv1中损失函数中位置误差，对预测的w，h取平方根处理再求均方差，来缓解相同位置误差对大目标，小目标影响不同的弊端，但是作用甚微，没有根本解决问题对于小物体。小的目标的 置信度误差也会对网络优化过程造成很大的影响，从而降低了物体检测的定位准确性。

• 由于输出层为全连接层，因此在检测时，YOLO 训练模型只支持与训练图像相同的输入分辨率的图片。

YOLOv2

https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf

1. 介绍

YOLOv2又叫YOLO9000，其能检测超过9000种类别的物体，在VOC2007数据集中在76FPS的速度下，能达到76.8%的mAP，在40FPS的速度下，能达到78.6%的mAP，很好的达到速度与精度的平衡。

2.相比于v1的改进

算法层面：

• Anchor:引入了Faster R-CNN中使用的Anchor（猜想，Anchor是我们作目标检测的载体，最后预测的检测框位置是在Anchor的基础上进行回归的，作者认为可能比v1中的无Anchor回归效果更好，不过最近也有大量的Anchor Free文章出现，过段时间我再总结一下），注意这里作者在YOLOv2中设计的Anchor并不是像Faster R-CNN中人为事先设计的尺寸和高宽比一级个数，作者通过在所有训练图像的所有边界框上运行k-means聚类来选择锚的个数和形状(k = 5，因此它找到五个最常见的目标形状)。因此，YOLO的锚是特定于您正在训练(和测试)的数据集的。k-means算法找到了将所有数据点划分聚类的方法。这里的数据点是数据集中所有真实边界框的宽度和高度。但5个锚是否最佳选择?我们可以在不同数量的聚类上多次运行k-means，并计算真实标签框与它们最接近的锚框之间的平均IOU。毫无疑问，使用更多质心(k值越大)平均IOU越高，但这也意味着我们需要在每个网格单元中使用更多的检测器，并使模型运行速度变慢。对于YOLO v2，他们选择了5个锚作为召回率和模型复杂度之间的良好折衷。

• 坐标预测:在这里作者虽然引入了Faster R-CNN中类似的anchor，但是作者并没有像其意义，对bbox中心坐标的预测是基于anchor坐标的偏移量得到的，而是采用了v1中预测anchor中心点相对于对于单元格左上角位置的偏移，如下图：

• 损失函数：

1.在计算类概率误差时，YOLOv1中仅对每个单元格计算；而YOLOv2中对每一个anchor box都会计算类概率误差。

2.YOLOv1中使用w和h的开方来缓和box的尺寸不平衡问题，而在YOLOv2中则通过赋值一个和w，h相关的权重函数达到该目的。

3.与YOLOv1不同的是修正系数的改变，YOLOv1中no_objects_loss和objects_loss分别是0.5和1，而YOLOv2中则是1和5

具体可以参考下方链接，或者直接去作者的个人网站查看源码：

https://blog.csdn.net/qq_42422981/article/details/90105149

网络层面：

• Darknet19: 与v1不同采用的是全卷积网络，取掉了v1中的全连接层，改用全局平均池化，去掉v1中最后一个池化层，增加特征的分辨率。网络共19个卷积层，5个最大池化层，具体结构见下图

训练检测方面：

• 训练图像分辨率：v1在ImageNet上预训练时用的224x224尺寸的图片，正式训练时用448x448,这需要模型适应新的分辨率。YOLOv2是直接使用448x448的输入训练，随着输入分辨率的增加，模型提高了4%的mAP。

• 使用了WordTree：通过WordTree来混合检测数据集与识别数据集之中的数据，使得这一网络结构可以实时地检测超过9000种物体分类。

• 联合训练算法：使用这种联合训练技术同时在ImageNet和COCO数据集上进行训练。YOLO9000进一步缩小了监测数据集与识别数据集之间的代沟。联合训练算法的基本思路就是：同时在检测数据集和分类数据集上训练物体检测器（Object Detectors ），用检测数据集的数据学习物体的准确位置，用分类数据集的数据来增加分类的类别量、提升健壮性。分类信息学习自ImageNet分类数据集，而物体位置检测则学习自COCO检测数据集。

• 多尺度训练：为了提高模型的鲁棒性，在训练的时候采用了多尺度的输入进行训练，由于网络的下采样因子是32，故输入尺寸选择32的倍数288，352，...，544

• 多尺度检测，reorg层：作者将前一层的26*26的特征图做一个reorg操作，将其变成13*13但又不破坏其大特征图的特征，然后和本层的13*13的1特征图进行concat。

技巧方面：

• Batch Normalization：使用Batch Normalization对网络进行优化，让网络提高了收敛性，同时还消除了对其他形式的正则化（regularization）的依赖。通过对YOLO的每一个卷积层增加Batch Normalization，最终使得mAP提高了2%，同时还使model正则化。使用Batch Normalization可以从model中去掉Dropout，而不会产生过拟合。

YOLOv3

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

先看YOLOv3的几张目标检测效果图吧，效果真实好！YOLO一直以来被诟病的对小目标检测效果不好，进步提升明显。

改进点

• 网络：Darknet53，采用简化的residual block 取代了原来 1×1 和 3×3的block; (其实就是加了一个shortcut，也是网络加深必然所要采取的手段)。这和上一点是有关系的，v2的darknet-19变成了v3的darknet-53，为啥呢？就是需要上采样啊，卷积层的数量自然就多了，另外作者还是用了一连串的3*3、1*1卷积，3*3的卷积增加channel，而1*1的卷积在于压缩3*3卷积后的特征表示。

• 分类损失：在YOLOv3中，每个框用多标签分类来预测边界框可能包含的类。该算法将v2中的softmax替换成了逻辑回归loss，在训练过程中使用二原交叉熵损失来进行类别预测。对于重叠的标签，多标签方法可以更好的模拟数据。

• 跨尺度预测：YOLOv3采用多个尺度融合的方式做预测。原来YOLOv2中有一个层叫：passthrough layer，假设最后提取的特征图尺度是13*13，那么这个层的作用就是将前面一层的26*26的特征图和本层13*13的特征图进行连接，有点像ResNet。这样的操作是为了加强YOLO算法对小目标检测的精度。在YOLOv3中，作者采用了类似与FPN的上采样和融合做法（最后融合了3个尺度，其他2个尺度分别是26*26和52*52），在多给尺度的特征图上做预测，对于小目标的提升效果还是非常明显的。虽然在YOLOv3中每个网格预测3个边界框，比v2中的5个要少，但v3采用了多个尺度的特征融合，所以边界框的数量也比之前多很多。

与其他网络对比

• mAP和相同GPU下的单张图片所需时间

• Darknet53与其他backbone对比（256×256的图片，并进行单精度测试。运行环境为Titan X）

尝试，但效果不好的工作

• Anchor box坐标的偏移预测。作者尝试了常规的Anchor box预测方法，比如利用线性激活将坐标x、y的偏移程度预测为边界框宽度或高度的倍数。但发现这种做法降低了模型的稳定性，且效果不佳。 用线性方法预测x,y，而不是使用逻辑方法。我们尝试使用线性激活来直接预测x，y的offset，而不是逻辑激活，还降低了mAP。

• focal loss。我们尝试使用focal loss，但使我们的mAP降低了2%。 对于focal loss函数试图解决的问题，YOLOv3从理论上来说已经很强大了，因为它具有单独的对象预测和条件类别预测。因此，对于大多数例子来说，类别预测没有损失？或者其他的东西？我们并不完全确定。

• 双IOU阈值和真值分配。在训练期间，Faster RCNN用了两个IOU阈值，如果预测的边框与ground truth的IoU>0.7，那它是个正样本；如果在[0.3，0.7]之间，则忽略；如果和ground truth的IoU<0.3，那它就是个负样本。作者尝试了这种思路，但效果并不好。

总结

YOLO系列算法不断吸收目标检测同类算法的优点，如FPN，Faster-RCNN，ResNet，，将其应用与自身，不断进步，取得了较高的检测速度和检测精度，相比于其他算法更符合工业界对目标检测算法实时性的要求，简单易实现，对于嵌入式很友好，期待下一代的YOLO算法！如有错误，还望告知！

—完—

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