ML-目标检测算法YOLO

目标检测算法——Yolo

• YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。将一幅图像分成 SxS 个网格（grid cell），如果某个 object 的中心落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个 object，

1. 输出特征向量形式
   • 每个网格要预测 B 个 bounding box，每个 bounding box 除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个 confidence 值。 这个 confidence 代表了所预测的 box 中含有 object 的置信度和这个 box 预测的有多准这两重信息，其值是这样计算的：
     
     其中如果有 object 落在一个 grid cell 里，第一项取 1，否则取 0。 第二项是预测的 bounding box 和实际的 groundtruth 之间的 IoU 值。
   • 每一个栅格还要预测C个 conditional class probability（条件类别概率）：Pr(Classi|Object)。即在一个栅格包含一个Object的前提下，它属于某个类的概率。 我们只为每个栅格预测一组（C个）类概率，而不考虑框B的数量。
   • 每个 bounding box 要预测 (x, y, w, h) 和 confidence 共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为 C 类。则 SxS个 网格，每个网格要预测 B 个 bounding box 还要预测 C 个 categories。输出就是 S x S x (5*B+C) 的一个 tensor。（条件类别概率）conditional class probability信息是针对每个网格的。 （置信度）confidence信息是针对每个bounding box的。
   • 在测试阶段，将每