【绝对有用】yolo系列目标检测核心技术点汇总

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YOLO (You Only Look Once) 是一种高效的目标检测算法，它以速度和精度著称。YOLO 的工作原理是将目标检测视为一个回归问题，直接从图像的像素空间预测目标的类别和位置。YOLO 目标检测头包括以下几个关键部分：

输入图像处理：
- YOLO 接受大小固定的输入图像（如 416x416 或 608x608）。
- 输入图像会被分成一个 SxS 的网格（如 13x13, 19x19）。
特征提取器：
- 通常使用一个卷积神经网络（如 Darknet）来提取图像的特征。
- 特征提取器的输出是一个特征图，该特征图的尺寸比输入图像小得多，但保留了图像中的关键信息。
检测头：
- 检测头的输入是特征提取器的输出特征图。
- 每个网格单元预测 B 个边界框，每个边界框由 5 个参数（x, y, w, h, confidence）和 C 个类别概率组成。
  - x 和 y 是边界框中心相对于网格单元的位置。
  - w 和 h 是边界框的宽度和高度，相对于整个图像。
  - confidence 是边界框中包含目标的置信度。
  - C 个类别概率用于表示该边界框属于每个类别的概率。
- 因此，检测头的输出尺寸为 SxSx(B*(5+C))。
损失函数：
- YOLO 的损失函数包括三个部分：
  - 位置损失（Localization Loss）：预测的边界框与真实边界框之间的差异。
  - 置信度损失（Confidence Loss）：预测的置信度与实际是否包含目标的差异。
  - 分类损失（Classification Loss）：预测的类别概率与实际类别的差异。
非极大值抑制（NMS）：
- YOLO 可能会产生多个重叠的边界框，为了去除冗余，使用非极大值抑制（NMS）来过滤掉置信度较低的框，保留置信度最高的框。

具体细节如下：

输入图像处理：
- 图像被调整到一个固定的大小，并标准化处理。
- 图像被划分为 SxS 的网格，每个网格单元负责检测一个特定区域内的目标。
特征提取器（例如 Darknet-53）：
- 由一系列的卷积层、池化层和激活函数（如 ReLU 或 Leaky ReLU）组成。
- 输出一个特征图，这个特征图包含了图像的空间特征。
检测头：
- 在 YOLOv3 中，使用了多尺度检测，分别在三个不同的尺度上进行预测。
- 每个尺度的检测头会输出不同大小的特征图（例如 13x13、26x26、52x52），每个特征图的每个单元预测多个边界框。
边界框预测：
- 每个网格单元预测 B 个边界框，每个边界框包含 4 个位置参数（tx, ty, tw, th）、1 个置信度、以及 C 个类别概率。
- 使用以下公式将网络的输出转换为实际边界框坐标：
  - bx = σ(tx) + cx
  - by = σ(ty) + cy
  - bw = pw * e^tw
  - bh = ph * e^th
  - 其中 (cx, cy) 是网格单元的左上角坐标，pw 和 ph 是预测框的预设宽度和高度。
损失函数：
- YOLO 的损失函数由位置误差、置信度误差和分类误差组成。
- 使用均方误差（MSE）计算位置误差。
- 使用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）计算分类误差。
后处理（如非极大值抑制）：
- 通过非极大值抑制（NMS）去除冗余的边界框，只保留最可信的检测结果。

以上是 YOLO 目标检测头的详细解析，如果你有更具体的问题或需要进一步的细节，可以继续提问。

YOLO检测头的输出尺寸为SxSx(B(5+C))。这是通过分析YOLO的设计和预测目标检测框的方式得出的。下面是详细的解释：*

网格划分（Grid Division）：
- 输入图像被划分为一个SxS的网格。例如，假设输入图像大小为 416x416，YOLO可能会将其划分为一个 13x13 或 19x19 的网格。
- 每个网格单元负责预测该单元内是否有目标，以及目标的具体信息。
每个网格单元的预测：
- 每个网格单元预测 ( B ) 个边界框。典型的值为 ( B = 2 ) 或 ( B = 3 )。
- 每个边界框包含5个预测参数和C个类别概率。
边界框参数：
- 5个预测参数分别为：
  - ( x ) 和 ( y )：边界框中心相对于网格单元的位置偏移。
  - ( w ) 和 ( h )：边界框的宽度和高度，相对于整个图像的比例。
  - ( confidence )：该边界框包含目标的置信度。
类别概率：
- 每个边界框预测C个类别概率，即该框属于每个类别的概率分布。
- 因此，对于每个边界框，我们需要预测 ( 5 + C ) 个值。
总输出：
- 对于每个网格单元，预测 ( B ) 个边界框，每个边界框包含 ( 5 + C ) 个值。
- 因此，每个网格单元的输出尺寸为 ( B x (5 + C) )。

将这些结合起来，整个输出特征图的尺寸为 SxSx(B*(5+C))。

具体例子

假设我们使用YOLOv3，输入图像被划分为 13x13 的网格，B=3，C=80（例如在COCO数据集上）：

网格划分：
- ( S = 13 )，输入图像被划分为 13x13 的网格。
每个网格单元的预测：
- 每个网格单元预测3个边界框。
- 每个边界框包含 ( 5 + 80 ) 个值（x, y, w, h, confidence + 80个类别概率）。
总输出：
- 每个网格单元的输出尺寸为 ( 3 x (5 + 80) = 3 x 85 = 255 )。
- 因此，整个输出特征图的尺寸为 ( 13 x 13 x 255 )。