17、目标检测算法：YOLO系列及相关模型解析与实践

目标检测算法：YOLO系列及相关模型解析与实践

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。经过微调后的用于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。注意，在完整网络中，最后一层会生成维度为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，但它也存在一些局限性：
- 对于成群出现的小目标（如鸟群）检测效果不佳。
- 每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，预测效果不理想。
- 与一些先进算法（如Faster R - CNN）相比，其准确率较低。

3. YOLO9000（YOLOv2）

YOLOv2是YOLO的改进版本，在检测准确率和速度上都有所提升。它经过训练可以检测超过9000种目标类别，因此被命名为YOLO9000。为了实现更好、更快、更强的检测效果，YOLOv2进行了以下改进：
|改进内容|效果|
| ---- | ---- |
|批量归一化（Batch normalization）|平均精度均值（mAP）提升超过2%|
|高分辨率分类器（High - resolution classifier）|在448×448分辨率下，网络输出的mAP提高4%|
|带锚框的卷积（Convolution with anchor boxes）|每张图像可检测超过1000个目标（YOLO只能检测98个），但准确率略有下降|
|维度聚类（Dimension