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从 YOLOv1 到 YOLOv2：目标检测的进化之路

news 来源：原创 2025/5/19 15:57:40

引言

你有没有想过，当你用手机拍一张照片，里面的人、车、狗是怎么被自动识别出来的？这背后靠的就是目标检测技术。目标检测是计算机视觉中的一个重要领域，它不仅要回答“图片里有什么”，还要告诉你“这些东西在哪里”。今天，我们要聊的是目标检测领域的两个经典模型：YOLOv1 和 YOLOv2。它们的名字听起来很酷——“You Only Look Once”（你只看一次），不仅名字帅，性能也很强。这篇博客将带你走进 YOLO 的世界，聊聊它们的原理、区别，以及那些听起来高大上的概念，比如 mAP、FPS、IoU 等。我们会尽量用大白话解释，并在后面深入讲解数学公式和代码实现，让你轻松看懂！

第一部分：YOLOv1——目标检测的“快男”

YOLOv1 的诞生

YOLOv1 是 2015 年由 Joseph Redmon 等人提出的，它最大的特点就是“快”。在它之前，很多目标检测模型（比如 R-CNN 系列）需要先找“可能有东西”的区域（region proposal），再去分类，这样速度很慢。而 YOLOv1 说：“我不要两步走，我要一步到位！”它把目标检测看成一个回归问题，直接从整张图片预测出物体的位置和类别。

YOLOv1 的原理

想象你在玩一个游戏，面前有一张网格地图，地图被分成 7×7 的小格子。你的任务是：每个格子告诉我，里面有没有东西（比如人、车、猫），如果有，它是什么，在格子里的具体位置是哪儿。YOLOv1 就是这么干的。它把图片分成 S×S 的网格（默认是 7×7），每个格子负责预测：

有没有物体（用一个概率值表示，叫做“置信度”）。
物体的边界框（bounding box，用 4 个数字表示：中心点 x、y 坐标，宽度 w，高度 h）。
物体是什么类别（比如 20 个类别，就预测 20 个概率值）。

每个格子可以预测 B 个边界框（YOLOv1 里 B=2），所以一张图片总共预测 S×S×B 个边界框。最终，模型会输出一个巨大的张量（tensor），比如 7×7×30（后面会解释为什么是 30）。

网络架构

YOLOv1 的网络灵感来自 GoogleNet，用了 24 个卷积层（卷积层就像是图片的“特征提取器”）和 2 个全连接层（全连接层负责把特征整合起来做预测）。输入一张 448×448 的图片，经过层层卷积，最后输出 7×7×30 的张量。为什么是 30 呢？因为每个格子预测 2 个边界框（每个框有 5 个数：x, y, w, h + 置信度），加上 20 个类别的概率，所以是 2×5 + 20 = 30。

损失函数详解

损失函数是模型的“老师”，告诉它预测得好不好。YOLOv1 的损失函数有三部分，我们来详细拆解一下：

别被公式吓到，我们拆解开来看。

通俗解释

简单说，YOLOv1 的损失函数就像一个评分表：框的位置准不准（定位），有没有物体猜得对不对（置信度），类别分得清不清楚（分类）。通过调整权重（𝜆coordλcoord 和 𝜆noobjλnoobj），让模型更关注框的位置，而不是过多惩罚没物体的格子。

优点与缺点

优点：快！因为只看一次图片，FPS（每秒帧数）能达到 45，比 R-CNN 快得多。
缺点：准度不够高。因为每个格子只能预测 2 个框，小物体或密集物体容易漏掉，mAP（平均精度均值）只有 63.4% 左右。

第二部分：YOLOv2——更快更准的升级版

YOLOv2 的诞生

YOLOv1 虽然快，但精度不高，漏检多。于是 2016 年，团队推出了 YOLOv2（也叫 YOLO9000），目标是“更快、更准、能识别更多东西”。YOLOv2 不仅改进了架构，还能识别 9000 种物体，简直是“全能选手”。

YOLOv2 的原理

YOLOv2 保留了“只看一次”的核心思想，但做了很多改进。比如，它不再固定用 7×7 网格，而是引入了锚框（anchor boxes）。锚框是什么？想象你在超市买东西，每个货架上有不同形状的盒子，YOLOv2 会先猜一些“标准盒子”（锚框），然后根据这些盒子微调出真实的边界框。这样，每个格子可以预测更多框（默认 5 个），小物体和密集物体检测效果更好。

网络架构

YOLOv2 抛弃了 GoogleNet，设计了一个新网络叫 Darknet-19。它有 19 个卷积层和 5 个池化层，输入图片大小变成了 416×416（不是 448×448 了），输出是 13×13 的网格。为什么是 13×13？因为 416 除以 32（卷积过程中的步幅）刚好是 13。每个格子预测 5 个锚框，输出张量变成了 13×13×(5×(5+类别数))。

损失函数详解

YOLOv2 的损失函数和 YOLOv1 类似，但优化了细节：

解释一下：

通俗解释

YOLOv2 的损失函数更聪明了。它不再直接预测框的位置，而是预测相对于锚框的偏移量，这样模型更容易学到规律。置信度也更依赖 IoU，让“框得好不好”更科学。

新特性

Batch Normalization：加在卷积层后，加速训练，提升精度。
高分辨率训练：先用低分辨率训练，再切换到高分辨率。
多尺度训练：随机调整输入大小（比如 320×320 到 608×608）。

优点与缺点

优点：精度提升到 mAP 78.6%，FPS 还能保持 67，实时性超强。
缺点：对极小物体仍不够敏感，复杂场景下仍有改进空间。

第三部分：YOLOv1 vs YOLOv2——全方位对比

网络架构

YOLOv1：24 个卷积层 + 2 个全连接层，输入 448×448，输出 7×7 网格。
YOLOv2：Darknet-19（19 个卷积层），输入 416×416，输出 13×13 网格，去掉全连接层。

损失函数

YOLOv1：直接预测坐标，权重不平衡。
YOLOv2：预测锚框偏移量，用 IoU 优化置信度。

检测能力

YOLOv1：2 个框/格子，适合大物体。
YOLOv2：5 个锚框/格子，小物体检测更好。

性能指标

FPS：YOLOv1 约 45，YOLOv2 高达 67。
mAP：YOLOv1 为 63.4%，YOLOv2 提升到 78.6%。

第四部分：概念扫盲——mAP、FPS、IoU 等

mAP（平均精度均值）

mAP 是“总成绩”，先算每个类别的 AP（精度-召回率曲线下面积），再平均。越高越好。

FPS（每秒帧数）

FPS 是速度指标，越高越适合实时应用。

精准率（Precision）和召回率（Recall）

精准率：预测对的占预测总数的比例。
召回率：找到的占真实总数的比例。

IoU（交并比）

IoU = 重叠面积 / 总面积，衡量框的准度。

YOLOv1 和 YOLOv2 是目标检测的里程碑。YOLOv1 用“快”打开新思路，YOLOv2 在速度和精度上找到平衡。

第五部分：代码示例

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练的YOLO模型
model = YOLO('yolov8n.pt')  # 使用YOLOv8 nano模型，适合轻量级应用

# 进行目标检测
results = model('image.jpg')  # 输入图像文件路径

# 处理检测结果
for result in results:
    boxes = result.boxes  # 获取检测框
    for box in boxes:
        x, y, w, h = box.xywh[0]  # 获取坐标和宽高
        conf = box.conf.item()    # 获取置信度
        cls = box.cls.item()      # 获取类别
        print(f"检测到目标：类别={cls}, 置信度={conf:.2f}, 坐标=({x:.1f}, {y:.1f}), 宽高=({w:.1f}, {h:.1f})")

# 可视化结果（保存或显示）
results[0].save()  # 保存带检测框的图像

以上是一个简单的Python代码示例，直接调用YOLO库进行目标检测，强调应用场景（如监控或自动驾驶）。