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YOLOv1

Yolo目标检测背景

目标检测的两个步骤可以概括为：

• 检测目标位置（生成检测框 (x, y, w, h, c(置信度), p(概率))
• 对目标物体进行分类

当前主流的算法主要分为两种

• 单阶段的（将目标位置的检测和分类单阶段完成）——Yolo算法
• 双阶段的（先检测位置，再进行分类，双阶段进行）——faster RCNN

Yolo的主要思想：将目标检测任务看作一个回归问题，在一个神经网络中同时预测目标的位置和类别

网络结构

总体结构

与传统的一些CNN网络相比，Yolov1进行目标检测的关键在最后一个7×7×30的张量（包含(x, y, w, h, p, c)的一些信息），进行目标检测

在图像特征提取时，我们通常希望图片的尺寸越来越小，而通道数越来越多

输入：448*448的图像

网络骨干与输出：

• 若干个卷积层和池化层，将图像变为7*7*1024的张量
• 最后经过两层全连接层，输出维度为7*7*30的张量

网络细节

• 除了最后一层使用线性激活函数外，其余层的激活函数函数使用**Leaky ReLU**
• 在训练中使用了Dropout与数据增强的方法防止过拟合（尤其是全连接层中，参数量很大，必须要防止过拟合）
• 对于最后一个卷积层，输出形状为(7, 7, 1024)的张量；然后将张量展开，使用两个全连接层作为一种线性回归，输出1470个参数，然后reshape为(7, 7, 30)

网络参数

卷积计算公式：
$$\begin{gathered} OH=\frac{H+2P-FH}{S}+1 \\ OW=\frac{W+2P-FW}{S}+1 \end{gathered}$$

结果分析

输出结果

模型的最终输出的结果为**(7, 7, 30)的张量，对应的是原始图片对应区域的结果，即将原始图片划分为7×7个小方格大小的图片**

• 7×7对应原始图像划分的7×7个grid cell
• 30对应每个grid cell中相关任务的结果信息

注意：

将原始图像划分为7×7个grid cell并不是真正地将图片划分，而是将图片输出的结果映射到7×7的小方格里，每个结果向量（30×1）对应图片的对应区域

对于每个grid cell：

• 预测B个边界框（v1中选择两个边界框作为预测结果）
• 每个边界框包含五个元素——(x, y, w, h, c)，即中心坐标 x 和 y ，检测框的宽和高 w 和 h，对应检测框的置信度c
• 一共有二十个类别，因此每个grid cell还有20个类别物体对应的概率值（各个边界框共用一组类别概率）

30 = 2（两个框）×5（五个边界框信息）×20（类别概率值）

(x, y, w, h)表示

对于每个grid cell，其左上角坐标为（0，0），

• 每个(x, y) 是检测框（bounding box）的中心坐标，且一定在bounding box内部，该坐标值是归一化后的坐标值，在0–1之间，以左上角坐标（0，0）为参考
• w, h是指检测框的宽和高，也是归一化到了0–1之间，表示相对于原始图像的宽和高

IOU

IOU的全称为交并比，该方法计算的是“预测的边框”和“真实的边框”的交集和并集的比值
$$IOU=\frac{交集}{并集}$$

IOU的值在0–1之间——IOU越大，说明预测框和真实框的越接近

置信度

置信度有两重定义：

• 代表当前的bounding box内有对象的概率值$Pr(Object)$，其值为1或者0
• 表示当前的bounding box有对象时，他自己预测的bounding box与物体真实的box之间的IOU（表示的是模型表达自己框出了物体的自信程度）

置信度的公式为：
$$C=Pr(Object)\ast IO{U}_{pred}^{true}$$

概率值

数据集中共有20个类别，对应20个类别的概率值

如下图，每个小方格都会输出20个类别概率，且两个预测框（bounding box）共用一组概率值，且最终会保留概率值最高的类别

输出的概率使用Softmax函数进行映射，维度为20×1

概率值输出

类别置信度

类别置信度是指在有物体的情况下，对应类别的物体的置信度
$$c=Pr(Clas{s}_i|Object)\ast Pr(Object)\ast IO{U}_{pred}^{true}=Pr(Clas{s}_i)\ast IO{U}_{pred}^{true}$$
表示：框出box内确实有物体和物体类型的自信程度

类别置信度过滤：计算每个框的类别置信度，然后把值较小的筛去，为类别置信度

非极大值抑制NMS

NMS算法主要作用：针对不同类别检测框独立且并行处理，对图像中的检测框进行去重

如果不使用该算法进行去重，则一个目标会有多个检测框

算法流程

• 选取篮球检测框中置信度最大的那一个box，记作box_best，并且保留
• 计算 box_best与其他的篮球检测框的IOU，同时指定一个阈值（通常设置为0.5
• 如果IOU > 0.5，那么就舍弃这个box（交并比比较大，说明两个box可能表示同一个目标，所以保留置信度最高的那个）
• 从最后剩余的所有box里，再找到最大置信度的那一个，如此重复计算

最终输出

损失函数

由于最终的输出形式为 (x, y, w, h, c) + p，其中(x, y, w, h)代表坐标（位置），c为置信度，p为类别，因此可以将损失函数划分为三个方面：

• 坐标损失
• 置信度损失
• 类别损失
  

坐标损失

包含两个损失：

• 中心点坐标损失，使用平方差损失
• bounding box损失，先对h, w进行开根号后计算平方差

bounding box损失计算原理：

对于两个大小差别很大的物体（假设大物体的宽度误差为$(w_1-w_1^{\prime }{)}^2$，小物体的宽度误差为$(w_2-w_2^{\prime }{)}^2$），当大物体的检测效果较好时，而由于其尺寸比较大（$w_1>>w_2$），导致$(w_1-w_1^{\prime }{)}^2>(w_2-w_2^{\prime }{)}^2$，致使最后的训练失效

系数${\lambda }_{coord}$ 为 5，主要作用是缩放，强调检测目标的重要程度

置信度损失

置信度针对于所有的bounding box（有对象和没有对象的都参与计算

• 当有对象的时候，${\hat{C}}_i$ 的标签值为预测框和标注框之间的IOU交并比
• 当没有对象的时候， ${\hat{C}}_i$ 的标签值为 0

系数${\lambda }_{noobj}$ 为 0.5，主要作用是缩放，强调检测目标的重要程度

${\lambda }_{noobj}$ 和 ${\lambda }_{coord}$ 相差较大的原因：

一张图片中只有少数几个目标，而绝大部分区域是没有目标的，因此加这样的系数避免loss值过渡学习到没有目标的区域

概率损失

概率损失针对所有grid cell只有有对象的grid cell参与计算

模型总结

优点：

• 将物体检测定义为回归问题，不需要复杂的组件，比较简单，速度很快
• 基于全图进行检测，不用滑动窗口和预选区技术

缺点：

• v1准确率不高
• 在小物体上的定位效果较差
• 可以检测的目标物体比较少（最多只能检测49个结果）