本文介绍了YOLO（You Only Look Once）目标检测算法，从基础知识开始，包括滑动窗口技术和全卷积网络。YOLO将图像分割成小方块，每个方块预测几个边界框及其类别概率。文章讨论了YOLOv1的局限性，如对紧密相邻物体和小物体的检测不足，以及YOLOv2和YOLOv3的改进，如Batch Normalization、Anchor Boxes和多尺度训练，提高了检测性能和泛化能力。
检测的基础知识：
在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。其基本原理就是采用不同大小和比例（宽高比）的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如下图3所示，如DPM就是采用这种思路。但是这个方法有致命的缺点，就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模，所以你要设置不同大小和比例的窗口去滑动，而且还要选取合适的步长。但是这样会产生很多的子区域，并且都要经过分类器去做预测，这需要很大的计算量，所以你的分类器不能太复杂，因为要保证速度。解决思路之一就是减少要分类的子区域，这就是R-CNN的一个改进策略，其采用了selective search方法来找到最有可能包含目标的子区域（Region Proposal），其实可以看成采用启发式方法过滤掉很多子区域，这会提升效率。
结合卷积运算的特点，我们可以使用CNN实现更高效的滑动窗口方法。这里要介绍的是一种全卷积的方法，简单来说就是网络中用卷积层代替了全连接层，如图4所示。输入图片大小是16x16，经过一系列卷积操作，提取了2x2的特征图，但是这个2x2的图上每个元素都是和原图是一一对应的，如图上蓝色的格子对应蓝色的区域，这不就是相当于在原图上做大小为14x14的窗口滑动，且步长为2，共产生4个字区域。最终输出的通道数为4，可以看成4个类别的预测概率值，这样一次CNN计算就可以实现窗口滑动的所有子区域的分类预测。这其实是overfeat算法的思路。之所可以CNN可以实现这样的效果是因为卷积操作的特性，就是图片的空间位置信息的不变性，尽管卷积过程中图片大小减少，但是位置对应关系还是保存的。这个思路也被R-CNN借鉴，继而有了Fast R-CNN算法。
尽管这样可以减少滑动窗口的计算量，但是只是针对一个固定大小与步长的窗口，这是远远不够的。Yolo算法很好的解决了这个问题，它不再是窗口滑动了，而是直接将原始图片分割成互不重合的小方块，然后通过卷积最后生产这样大小的特征图，基于上面的分析，可以认为特征图的每个元素也是对应原始图片的一个小方块，然后用每个元素来可以预测那些中心点在该小方格内的目标，这就是Yolo算法的基本思想。
One-tsage检测算法的代表之一：
v3很多东西是保留v2甚至v1的东西，先学习一下yolov1和yolov2
yolo 系列之 - yolo v1
每个单元格需要预测(B*5+C)个值（B个bounding box）。输入的图片为S x S网络，因此最终的预测值为S x S x (B x 5 + C)大小的张量，在论文里给出的例子为S=7，B=2， 因此最终的张量大小为7 x 7 x 30
yolo v1的缺陷：
- YOLO对相互靠的很近的物体，还有很小的群体 检测效果不好，这是因为一个网格中只预测了两个框，并且只属于一类。
- 对测试图像中，同一类物体出现的新的不常见的长宽比和其他情况泛化能力偏弱。
yolo 系列之 - yolo v2
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25052190
改进方面：
- Batch Normalization可以提高模型收敛速度，且不会出现过拟合；
- High Resolution Classifier在YOLOv2中，作者首先采用448×448分辨率的ImageNet数据finetune使网络适应高分辨率输入；然后将该网络用于目标检测任务finetune。高分辨率输入使结果提升；
- Convolutional With Anchor Boxes，去除了YOLO的全连接层，采用固定框（anchor boxes）来预测bounding boxes。首先，去除了一个pooling层来提高卷积层输出分辨率。然后，修改网络输入尺寸：由448×448改为416，使特征图只有一个中心。物品（特别是大的物品）更有可能出现在图像中心。YOLO的卷积层下采样率为32，因此输入尺寸变为416,输出尺寸为13×13；
- 通过聚类方式来选择最佳初始boxes的个数；
- 作者将预测偏移量改变为YOLO的预测grid cell的位置匹配性（location coordinate），将预测值限定在0-1范围内，增强稳定性。网络对feature map中的每个cell预测5个bounding boxes。对每一个bounding boxes，模型预测5个匹配性值（t_{x},t_{y} ,t_{w} ,t_{h} ,t_{o} ）。采用聚类方法选择boxes维度和直接预测bounding boxes中心位置提高YOLO将近5%准确率。
- 多尺度训练，增强泛化能力。
作者：Miracle
链接：https://www.zhihu.com/question/269909535/answer/383693767
来源：知乎
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yolo 系列之 - yolo v3
YOLO v3主要改进点：
1、用逻辑回归层替代softmax二分类作为分类器。
2、使用金字塔网络，多尺度预测；
3、Darknet-53特征提取层，使用一个53层的卷积网络提取特征；
其他方面基本上和YOLO v2没有太大差别
总结
现在v3毫无疑问成为了工程界首选的检测算法之一了，结构清晰，实时性好。这是学者十分安利的目标检测算法，但是你可以很快的用上v3，但你不能很快地懂v3。毕竟好好理解算法比只会用算法难很多。
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