(四)目标检测YOLOv1（You Only Look Once）

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。

对象识别和定位

输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）。

        图1 对象识别和定位

对象识别和定位，可以看成两个任务：找到图片中某个存在对象的区域，然后识别出该区域中具体是哪个对象。
对象识别这件事（一张图片仅包含一个对象，且基本占据图片的整个范围），最近几年基于CNN卷积神经网络的各种方法已经能达到不错的效果了。所以主要需要解决的问题是，对象在哪里。

最简单的想法，就是遍历图片中所有可能的位置，地毯式搜索不同大小，不同宽高比，不同位置的每个区域，逐一检测其中是否存在某个对象，挑选其中概率最大的结果作为输出。显然这种方法效率太低。

RCNN/Fast RCNN/Faster RCNN

RCNN开创性的提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别。大幅提升了对象识别和定位的效率。

不过RCNN的速度依然很慢，其处理一张图片大概需要49秒。因此又有了后续的Fast RCNN 和 Faster RCNN，针对 RCNN的神经网络结构和候选区的算法不断改进，Faster RCNN已经可以达到一张图片约0.2秒的处理速度。下图来自 R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO — Object Detection Algorithms

图2 RCNN系列处理速度

但总体来说，RCNN系列依然是两阶段处理模式：先提出候选区，再识别候选区中的对象。

YOLO

YOLO意思是You Only Look Once，创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，看一眼图片（不用看两眼哦）就能知道有哪些对象以及它们的位置。

实际上，YOLO并没有真正去掉候选区，而是采用了预定义的候选区（准确点说应该是预测区，因为并不是Faster RCNN所采用的Anchor）。也就是将图片划分为 7*7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49*2=98 个bounding box。可以理解为98个候选区，它们很粗略的覆盖了图片的整个区域。

RCNN虽然会找到一些候选区，但毕竟只是候选，等真正识别出其中的对象以后，还要对候选区进行微调，使之更接近真实的bounding box。这个过程就是边框回归：将候选区bounding box调整到更接近真实的bounding box。
既然反正最后都是要调整的，干嘛还要先费劲去寻找候选区呢，大致有个区域范围就行了