深度学习_目标检测_YOLOv1论文详解

YOLOv1的创新点

1. 将整张图作为网络的输入，直接在输出层回归bounding box的位置和所属的类别。
2. 速度快，是one-stage目标检测模型的开山之作。

YOLOv1详细介绍

YOLOv1（You Only Look Once：Unified，Real-Time Object Dection）是one-stage目标检测的开山之作。之前的目标检测方法首先需要产生大量可能包含待检测物体的先验框，然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于NMS过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框，进而得到检测结果。这种基于先产生候选区再检测的方法虽然有相对较高的检测准确率，但运行速度较慢。

YOLOv1则是创造性的将目标检测任务直接当做回归问题（regression problem）来出来，将候选区和检测两个阶段合二为一。只需一眼就能知道每张图像中有哪些物体以及物体的位置。

下图展示了不同目标检测算法模型的流程图：

事实上，YOLOv1也并没有真正的去掉候选区，而是直接将输入图片划分为$7\times 7 = 49$个网络，每个网络预测两个边界框，一共预测$49\times 2 = 98$个边界框。可以近似理解为在输入图片上粗略选取98个候选区，这98个候选区覆盖了图片的整个区域，进而用回归预测这98个候选区对应的边界框。

YOLOv1网络结构

YOLOv1网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构，不同的是YOLO使用$1\times 1$卷积层和$3\times 3$卷积层替代inception module。

如下图所示，整个监测网络包含了24个卷积层和2个全连接层。其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。

YOLOv1的输入、输出、损失函数

YOLOv1将输入图像分成$7\times 7$的网络，最后输出是$7\times 7\times k$的张量。YOLO网络最后连接了两个全连接层，全连接层要求输入是固定大小的，所以YOLOv1要求输入图像有固定大小，论文中作者设计的输入尺寸是$448\times 448$。

YOLOv1将输入图像分成$7\times 7$，每个网格预测2个边界框。若某物体的ground truth的中心落在该网络，则该网格中与这个ground truth IOU最大的边界框负责预测该物体。对每个边界框会预测5个值，分别是边界框的中心x，y（相对于所属网格的边界），边界框的宽高w，h（相对于原始输入图像的宽高的比例），以及这些边界框的confidencescores（边界框与ground truth box的IOU值）。同时每个网格还需要预测c个类的条件概率（是一个c维向量，表示某个物体object在这个网格中，且该object分别属于各个类别的概率，这里的c类物体不包含背景）。论文中的$c = 20$，则每个网格需要预测$2\times 5 + 20 = 30$个值，这些值被映射到一个30维的向量。

为了让边界框坐标损失、分类损失达到很好的平衡，损失函数设计如下所示：

具体的来说，损失函数分为坐标预测、含有物体的边界框的confidence预测、不含物体的边界框的confidence预测、分类预测四个部分。

由于不同大小的边界框对预测偏差的敏感度不同，小的边界框对预测偏差的敏感度更大。为了均衡不同尺寸边界框对预测偏差的敏感度的差异。作者巧妙的对边界框的w，h取均值再求L2 loss。YOLOv1中更重视坐标预测，赋予坐标损失更大的权重，记为coord，在pascal voc训练中coodd=5，classification error部分的权重取1。

某边界框的置信度定义为：$某边界框的confidence = 该边界框存在某类对象的概率\times 该边界框与该对象的ground truth的IOU值$，若该边界框存在，则某个对象的概率为1，否则为0。相比于有物体的网格，这些不包含物体的网格更多，对梯度更新的贡献更大，会导致网络不稳定。为了平衡上述问题，YOLOv1损失函数中对没有物体的边界框的confidence error赋予较小的权重，记为noobj，对有物体的边界框的confidence error赋予较大的权重。在pascal VOC训练中noobj = 0.5，有物体的边界框的confidence error的权重设为1。

YOLOv1预测过程

YOLOv1最后采用非极大值抑制（NMS）算法从输出结果中提取最有可能的对象和其对应的边界框。

输入一张图片到YOLOv1网络将输出一个7730的张量表示图片中每个网格对应的可能的两个边界框以及每个边界框的置信度和包含的对象属于各个类别的概率。由此可以计算某对象i属于的类别，同时在第j个边界框中的得分：

每个网格有20个类条件概率，2个边界框置信度，相当于每个网格有40个得分，$7\times 7$个网格有1960个得分，每类对象有$1960 / 20 = 98$个得分，即98个候选区。

YOLOv1将识别与定位合二为一，结构简单，检测速度块，更快的Fast YOLOv1可以达到155FPS。相对于R-CNN系列网络，YOLO的整个流程中都能看到整张图像的信息，因此它在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在北京上预测出错误的物体信息。同时YOLOv1可以学习到高度泛化的特征，能将一个域上学到的特征迁移道不同但相关的域上，如在自然图像上做训练的YOLOv1，在艺术图片上可以得到较好的测试结果。

由于YOLO网格设置比较稀疏，且每个网格只预测2个边界框，其总体预测精度不高，略低于Fast R-CNN。其对小物体的检测效果较差，尤其是对密集的小物体表现比较差。