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计算机视觉---YOLOv2

news 来源：原创 2025/5/27 18:31:59

YOLOv2讲解

一、YOLOv2 整体架构与核心特性

YOLOv2（You Only Look Once v2）于2016年发布，全称为 YOLO9000（因支持9000类目标检测），在YOLOv1基础上进行了多项关键改进，显著提升了检测精度和速度，同时首次实现了目标检测与分类的联合训练。

二、YOLOv2 网络结构详解

1. 主干网络：Darknet-19

设计目标：相比YOLOv1的Darknet-20，减少计算量并保持精度。
结构特点：
- 由19个卷积层和5个最大池化层组成，最终通过全局平均池化输出特征。
- 卷积层采用 1×1 和 3×3 交替堆叠，降低参数量（YOLOv1为24个卷积层）。
- 引入 批量归一化（Batch Normalization, BN）：所有卷积层后均添加BN，提升收敛速度，减少过拟合。
输出特征：输入图像经Darknet-19后，生成 13×13×1024 的特征图（输入尺寸为416×416时）。

2. 检测头与锚框机制（锚框常也被称作先验框）

锚框（Anchor Boxes）的引入：
- YOLOv1问题：直接预测边界框坐标，缺乏先验信息，定位精度低。
- YOLOv2改进：借鉴Faster R-CNN的锚框机制，通过 K-Means聚类 从训练数据中自动学习锚框尺寸，共生成 5种锚框（YOLOv1无锚框）。
- 优势：
  - 召回率从YOLOv1的81%提升至88%，允许模型预测更多边界框。
  - 简化网络学习任务（仅需预测锚框的偏移量和尺度，而非绝对坐标）。
边界框预测：
- 放弃YOLOv1的直接坐标预测，采用 逻辑斯蒂回归 预测锚框的中心坐标偏移量 $t_x, t_y)$ 、尺度 $t_w, t_h)$ 和置信度 $t_o$ 。
- 坐标公式：
- 优势：通过 $\sigma$ 函数将中心坐标约束在网格内，避免YOLOv1的坐标预测发散问题。

3. 多尺度训练（Multi-Scale Training）

YOLOv1问题：固定输入尺寸为448×448，部署时缺乏灵活性。
YOLOv2策略：
- 训练过程中每10 batches随机选择输入尺寸（320×320, 352×352, …, 608×608），步长为32（因下采样5次，32=2^5）。
- 网络自动适应不同尺寸，小尺寸下速度更快（如320×320时帧率更高），大尺寸下精度更高。
优势：提升模型泛化能力，无需重新训练即可适应不同硬件环境。

4. 细粒度特征（Fine-Grained Features）与Passthrough层

YOLOv1问题：仅使用最后一层特征图（13×13），缺乏细粒度信息，小目标检测能力弱。
YOLOv2改进：
- 在Darknet-19后添加 Passthrough层（类似特征金字塔网络FPN），将前一层26×26×512的特征图通过 通道叠加（Channel Concatenation）与13×13×1024的特征图融合。
- 具体操作：将26×26×512的特征图进行 像素重排列（Pixel Shuffle），转化为13×13×2048的特征图，与深层特征结合，增强小目标检测能力。

5. 更高分辨率的预训练

YOLOv1预训练：在ImageNet上使用224×224分辨率预训练，检测时提升至448×448，分辨率跳跃大，导致训练初期不稳定。
YOLOv2预训练：
- 先在ImageNet上用448×448分辨率预训练10 epochs，再微调检测任务。
- 优势：缩小预训练与检测阶段的分辨率差距，提升特征提取能力。

6. 联合训练（Joint Training）与YOLO9000

目标：同时训练检测数据（如VOC）和分类数据（如ImageNet），扩展检测类别至9000类。
技术实现：
- 分类数据仅含标签无边界框，需设计统一输出格式。
- WordTree结构：将分类标签构建为树状结构（如“狗”包含多个品种），检测时通过树结构合并概率分布。
- 损失函数中，检测样本计算全部损失，分类样本仅计算分类损失。
效果：成功检测ImageNet中未标注边界框的类别（如“蝴蝶”），验证了联合训练的有效性。

三、YOLOv2 对比 YOLOv1 的核心改进

改进点	YOLOv1	YOLOv2	效果/原因
主干网络	Darknet-20（24卷积层）	Darknet-19（19卷积层+BN）	减少计算量，BN提升收敛速度，降低过拟合。
锚框机制	无	引入5种K-Means聚类锚框	召回率从81%→88%，定位精度提升，模型更易优化。
边界框预测	直接预测绝对坐标	预测锚框偏移量+逻辑斯蒂回归	坐标约束在网格内，避免发散，提升稳定性。
多尺度训练	固定448×448	动态调整输入尺寸（320×320~608×608）	提升泛化能力，适应不同硬件，兼顾速度与精度。
细粒度特征融合	无	Passthrough层融合26×26与13×13特征图	增强小目标检测能力（小目标在浅层特征中更清晰）。
预训练分辨率	224×224→448×448（跳跃大）	448×448预训练+微调	减少分辨率差距，特征更贴近检测任务。
批量归一化	仅部分层使用	所有卷积层后添加BN	消除Internal Covariate Shift，提升训练稳定性。
损失函数	定位损失权重固定（λ_coord=5）	可能调整权重或引入锚框置信度损失	未明确文档，但锚框机制间接优化了损失函数设计。
数据增强与正则化	随机裁剪、翻转等	增强数据增强（如HSV颜色扰动）	提升模型对颜色、光照变化的鲁棒性。
检测类别与训练策略	仅支持VOC等小数据集	联合训练检测与分类数据（YOLO9000）	扩展至9000类，利用海量分类数据提升泛化能力。
速度与精度平衡	mAP@VOC2007约63.4%，FPS≈45（GPU）	mAP@VOC2007提升至78.6%，FPS≈67（GPU）	精度显著提升，速度因优化结构未下降反升，实现更好的trade-off。

四、YOLOv2 性能总结

精度：在VOC2007数据集上，mAP从YOLOv1的63.4%提升至78.6%，接近当时领先的Faster R-CNN（78.8%）和SSD（77.2%），但速度更快。
速度：在Titan X上，输入416×416时FPS约67，输入608×608时FPS约40，兼顾实时性与高精度。
创新意义：
- 首次将锚框机制与YOLO结合，奠定后续YOLO系列基础。
- 多尺度训练、特征融合等策略成为目标检测的通用技术。
- YOLO9000开创“弱监督检测”思路，为大数据场景提供新方向。

五、YOLOv2 的局限性

小目标检测：虽引入Passthrough层，但仅融合一层浅层特征，效果有限（后续YOLOv3通过多尺度特征金字塔进一步优化）。
锚框数量：仅使用5种锚框，对复杂场景覆盖不足（YOLOv3增加至9种）。
正负样本分配：沿用YOLOv1的启发式分配策略，可能导致训练低效（后续版本通过IOU阈值或标签分配算法改进）。

总结

YOLOv2通过锚框机制、多尺度训练、特征融合、BN等一系列改进，在保持实时性的同时显著提升了检测精度，并首次实现了跨数据集的联合训练，为YOLO系列的后续发展（如YOLOv3、v4、v5）奠定了关键基础。其设计思路（如平衡速度与精度、数据增强、特征融合）至今仍被广泛借鉴。

YOLO中的锚框机制（Anchor Boxes）

一、锚框机制的起源与核心思想

锚框（Anchor Boxes） 最早由 Faster R-CNN 提出，用于解决目标检测中边界框预测的多样性问题。YOLO 在 v2版本 中引入锚框机制，显著提升了检测精度（尤其是定位精度）。其核心思想是：

在特征图的每个网格（Grid Cell）中预设多个具有不同尺度和比例的边界框（即锚框），作为目标检测的“先验框”。
模型通过学习对这些锚框的位置、尺寸进行调整，从而更灵活地预测不同形状的目标。

二、YOLOv2引入锚框的背景与动机

在 YOLOv1 中，每个网格直接预测边界框的绝对坐标（x, y, w, h），存在两大缺陷：

定位精度低：直接预测坐标难度大，尤其是对不同尺度的目标泛化能力不足。
边界框多样性不足：每个网格仅预测2个边界框，难以覆盖数据集中目标的多种形状（如高瘦、宽扁物体）。

YOLOv2引入锚框的目标：

通过预设锚框提供边界框的“先验信息”，降低模型学习难度。
增加边界框的多样性，提升召回率（Recall）和定位精度。

三、锚框的生成：K-Means聚类算法

YOLOv2采用 无监督聚类算法 自动确定锚框的尺寸和比例，而非手动设计（如Faster R-CNN），步骤如下：

数据准备：使用训练集中所有真实框（Ground Truth Boxes）的宽高作为输入。
距离度量：定义聚类的距离函数为 1 - IOU(box, centroid)，即锚框与真实框的交并比（IOU）越大，距离越近（传统K-Means使用欧氏距离，不适合边界框尺寸聚类）。
聚类过程：
- 预设聚类中心数量 k（YOLOv2默认 k=5，YOLOv3扩展为 k=9）。
- 通过迭代更新聚类中心，使所有真实框与最近锚框的IOU均值最大化。
优势：生成的锚框更贴合数据集的目标分布，提升检测效率。

四、锚框在特征图上的应用

以 YOLOv2 为例（输入图像尺寸为 416×416，输出特征图尺寸为 13×13）：

网格与锚框的对应关系：
- 每个网格负责预测 k 个锚框（YOLOv2中 k=5）。
- 每个锚框对应一组预测参数：(t_x, t_y, t_w, t_h, t_o)，分别表示：
  - t_x, t_y：锚框中心坐标的偏移量（相对于网格左上角）。
  - t_w, t_h：锚框宽高的缩放因子。
  - t_o：置信度（Confidence），表示锚框内存在目标的概率。
从预测值到真实坐标的转换：
设某网格的左上角坐标为 (c_x, c_y)，锚框的先验宽高为 (p_w, p_h)，则预测的边界框坐标计算如下：
- 中心坐标：
  
  $b_x = \sigma(t_x) + c_x, \quad b_y = \sigma(t_y) + c_y$
  其中，σ 为Sigmoid函数，确保 b_x, b_y 位于当前网格内。
- 宽高：
  $b_w = p_w \cdot e^{t_w}, \quad b_h = p_h \cdot e^{t_h}$
  
  通过指数函数允许宽高缩放至任意大小。
- 置信度：
  
  $\sigma(t_o)$
  表示预测框与真实框的IOU值（训练时）或目标存在的概率（推理时）。

五、YOLOv2对比YOLOv1：锚框带来的改进

改进点	YOLOv1	YOLOv2（引入锚框）
边界框预测方式	直接预测绝对坐标 `(x, y, w, h)`	基于锚框的偏移量预测 `(t_x, t_y, t_w, t_h)`
每个网格的边界框数量	2个	`k=5`个（通过聚类生成）
召回率（Recall）	较低（约81%）	显著提升（约88%）
定位精度（IOU）	较低	更高（锚框先验提供更优初始值）
全连接层	存在（用于预测坐标）	移除（全卷积结构，支持任意输入尺寸）
输入尺寸	固定 `448×448`	调整为 `416×416`（奇数倍32，确保特征图有单一中心网格，利于检测大目标）

六、YOLOv3中的锚框机制：多尺度预测

YOLOv3进一步扩展锚框机制，引入 多尺度特征图预测，解决不同尺寸目标的检测问题：

三尺度特征图：
- 输入图像尺寸：608×608，输出特征图尺寸分别为 76×76（小目标）、38×38（中目标）、19×19（大目标）。
- 每个尺度对应 3个锚框，共9个锚框（通过聚类生成），分配方式：
  - 小目标（76×76）：(10×13), (16×30), (33×23)
  - 中目标（38×38）：(30×61), (62×45), (59×119)
  - 大目标（19×19）：(116×90), (156×198), (373×326)
多尺度的优势：
- 小尺度特征图（如 19×19）感受野大，适合检测大目标；大尺度特征图（如 76×76）保留更多细节，适合检测小目标。
- 每个尺度的锚框尺寸与目标尺寸匹配，提升各尺度目标的检测精度。

七、锚框机制的训练与损失函数

正负样本分配：
- 正样本：与真实框IOU最大的锚框，或IOU超过阈值（如0.5）的锚框（不同实现可能不同）。
- 负样本：与真实框IOU低于阈值且未被选为正样本的锚框。
- 忽略样本：部分实现中，对IOU高但非匹配真实框的锚框不计算损失（如YOLOv3）。
损失函数设计：
YOLOv2/v3的损失函数分为三部分：
- 坐标损失：预测框与真实框的坐标误差，通常对小目标赋予更高权重（如使用平方根或对数变换）。
- 置信度损失：正样本的置信度接近真实IOU，负样本的置信度接近0，采用二元交叉熵（BCE）损失。
- 类别损失：仅对正样本计算类别概率损失，同样使用BCE或交叉熵损失。

八、锚框机制的优缺点与争议

优点：
1. 提供边界框先验，降低模型学习难度，提升定位精度。
2. 通过聚类适应不同数据集，增强泛化能力。
3. 多尺度锚框结合特征金字塔，提升对不同尺寸目标的检测能力。
缺点：
1. 锚框数量和尺寸需手动或自动确定，对小目标检测仍需优化（如增加小锚框数量）。
2. 计算量随锚框数量增加而上升（但YOLO通过轻量级主干网络缓解）。
争议与后续发展：
部分无锚框（Anchor-Free）检测器（如CenterNet、YOLOv8-NAS）尝试摒弃锚框，直接预测目标中心点和尺寸，避免锚框设计的复杂性，但锚框机制在YOLO系列中仍为核心技术之一。