YOLOv1和YOLOv2目标检测算法总结

YOLOv1核心特性
单阶段检测：将检测问题转化为回归问题
端到端训练：单一CNN网络完成检测
实时性能：支持视频实时检测
网格划分：7×7网格，每个网格预测2个边界框
输出维度：S×S×(B×5+C) = 7×7×30

网络架构设计
骨干网络：基于GoogleNet改进
输出特征：每个网格预测边界框坐标、置信度和类别概率
损失函数：综合坐标误差、置信度误差和分类误差

YOLOv1局限性
网格限制：每个网格只能预测一个类别，重叠目标检测困难
小目标检测：对小物体敏感度不足
长宽比单一：边界框形状变化适应性有限

YOLOv2核心改进
批量归一化：卷积层后全面加入BN，提升2% mAP
高分辨率训练：训练时使用448×448分辨率，提升4% mAP
骨干网络：DarkNet-19，无全连接层，5次降采样
1×1卷积：大幅减少参数量

Anchor机制优化
聚类先验框：使用K-means为数据集定制先验框比例
Anchor Boxes：13×13网格预测更多边界框
位置预测：相对网格单元的偏移量，提升训练稳定性

感受野设计
小卷积核堆叠：3个3×3卷积等效7×7感受野
参数效率：小卷积核减少参数且增强特征提取
非线性增强：更多卷积层增加非线性变换

多尺度处理
细粒度特征：融合浅层特征提升小目标检测
多尺度训练：训练过程中动态调整输入尺寸
尺寸范围：320×320到608×608

技术优势对比
YOLOv1：简单快速，基础框架
YOLOv2：精度提升，稳定性增强
检测速度：保持实时性能
准确率：mAP显著提升

关键创新点
直接位置预测：避免训练不稳定
维度聚类：数据驱动先验框设计
特征融合：解决小目标丢失问题
多尺度训练：增强模型泛化能力

应用价值
实时检测场景：视频监控、自动驾驶
精度要求场景：需要较高检测准确率的应用
工业部署：平衡速度与精度的实际需求

发展趋势
为后续YOLO系列奠定基础
单阶段检测算法的重要里程碑
实时目标检测的标杆算法