目标检测系列—YOLOv2 详解

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#目标检测 #YOLO #人工智能

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目标检测系列—YOLOv2 详解

1. 引言

在计算机视觉领域，目标检测（Object Detection）是一个关键任务，它不仅需要识别图像中的目标类别，还需要精准定位目标位置。YOLO（You Only Look Once）系列作为目标检测的代表性方法，以其高效的单阶段检测架构受到广泛关注。

在上一期YOLOv1 详解中，我们介绍了 YOLOv1 的基本原理。然而，YOLOv1 仍然存在一些不足，如 定位误差大、小目标检测效果差 等问题。为此，Joseph Redmon 在 2017 年提出了 YOLOv2（也称 YOLO9000），对 YOLOv1 进行了多项改进，使得检测精度和速度均得到了显著提升。

本文将深入解析 YOLOv2 的 改进点、网络结构、损失函数，并提供 PyTorch 代码示例。

2. YOLOv2 的关键改进

相比 YOLOv1，YOLOv2 主要有以下 6 大改进：

改进点	描述
1. 更好的分类网络	使用 Darknet-19 替换 YOLOv1 的 GoogLeNet 变体
2. 扩展到多尺度	采用多尺度训练，提高不同分辨率的检测能力
3. 使用 Anchor Box	借鉴 Faster R-CNN，引入预设 Anchor 机制
4. 取消全连接层	采用全卷积网络（FCN），提升计算效率
5. 采用 Batch Normalization	提高收敛速度，减少过拟合
6. 使用更好的损失函数	替换 YOLOv1 的均方误差（MSE），提升定位精度

这些改进使 YOLOv2 在 PASCAL VOC 数据集上的 mAP 从 63.4% 提升到了 76.8%，而速度仍保持在 40-90 FPS，比 Faster R-CNN 快 4 倍！

3. YOLOv2 的网络结构

YOLOv2 采用了全新的特征提取网络 Darknet-19，它由 19 层卷积层 + 5 层最大池化层 组成，相比 YOLOv1，具有更轻量、更高效的特点。

3.1 网络架构

输入： $416 \times 416 \times 3$ 的 RGB 图像。
特征提取：使用 Darknet-19 进行特征提取，去掉全连接层。
多尺度预测：采用 $13 \times 13$ 的特征图进行目标检测。
输出：每个网格预测 5 个 Anchor Box，输出大小为 $13 \times 13 \times (5 \times (5 + C))$ 。

Darknet-19 代码示例（PyTorch 实现）：

import torch
import torch.nn as nn

class Darknet19(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Darknet19, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.relu = nn.LeakyReLU(0.1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        # 继续构建后续的卷积层（省略部分代码）
    
    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        x = self.pool(x)
        return x

model = Darknet19()
print(model)

4. YOLOv2 的 Anchor 机制

YOLOv1 直接回归边界框，但定位误差较大。YOLOv2 借鉴 Faster R-CNN，引入 Anchor 机制，使用 K-Means 聚类 方法来选择最佳的 Anchor Box，避免手动设定大小。

使用 K-Means 选取 Anchor，常用 5 个 Anchor（可以在 PASCAL VOC 数据集上调整）。
每个网格预测 5 个 Anchor Box，提高小目标的检测能力。

K-Means 聚类 Python 实现（用于计算最佳 Anchor）：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 生成模拟的标注框数据（w, h）
boxes = np.array([[200, 300], [50, 80], [300, 400], [100, 120]])

# K-Means 聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=5, random_state=42)
kmeans.fit(boxes)
print("最佳 Anchor Box 尺寸：", kmeans.cluster_centers_)

5. YOLOv2 的损失函数

YOLOv2 的损失函数优化了 YOLOv1 的 MSE 损失，改进点包括：

分类损失（Class Loss）：使用 Softmax 分类（替换 YOLOv1 的平方误差）。
坐标损失（Bbox Loss）：对 $w, h$ 取对数，减少小目标的误差。
置信度损失（Confidence Loss）：仅对 有目标的 Anchor 计算损失。

损失函数代码示例（PyTorch 实现）：

class YoloV2Loss(nn.Module):
    def __init__(self, S=13, B=5, C=20):
        super(YoloV2Loss, self).__init__()
        self.mse = nn.MSELoss()
        self.ce = nn.CrossEntropyLoss()
    
    def forward(self, preds, targets):
        # 计算坐标损失
        coord_loss = self.mse(preds[..., :4], targets[..., :4])
        # 计算置信度损失
        conf_loss = self.mse(preds[..., 4], targets[..., 4])
        # 计算分类损失
        class_loss = self.ce(preds[..., 5:], targets[..., 5:])
        return coord_loss + conf_loss + class_loss