17、目标检测算法：从YOLO到TensorFlow训练实践

目标检测算法：从YOLO到TensorFlow训练实践

1. YOLO网络设计

YOLO（You Only Look Once）网络架构的灵感来源于用于图像分类的GoogLeNet。经过微调的适用于YOLO的GoogLeNet由24个卷积层和最大池化层组成，随后是两个全连接层。最终一层会生成维度为7×7×30的输出张量。

2. YOLO的局限性

尽管YOLO是最快的目标检测算法之一，但它存在一些局限性：
- 难以处理成群的小目标，例如鸟群。
- 在一个单元格网格内只能预测一类目标。
- 如果目标的宽高比在训练集中未出现过，预测效果不佳。
- 与一些最先进的算法（如Faster R - CNN）相比，其准确率较低。

3. YOLO9000（YOLOv2）

YOLOv2是YOLO的改进版本，它在检测准确率和速度方面都有所提升。它经过训练可以检测超过9000种目标类别，因此被命名为YOLO9000。

YOLOv2为克服YOLO的一些局限性（尤其是精度和召回率）而设计，并且能够检测具有未见过宽高比的目标。以下是YOLOv2为实现更好、更快、更强的结果所做的改进：
- 批量归一化 ：在YOLO的所有卷积层上添加了批量归一化。批量归一化有助于正则化模型，使用它使YOLOv2的平均精度均值（mAP）提高了超过2%。
- 高分辨率分类器 ：对YOLOv2进行微调，使其从更高分辨率的输入图像中学习。在448×448分辨率下，网络输出的mAP提高了4%。
- 带锚框的卷积