YOLO V1论文理解 | 易学教程

摘要

作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 confidence，如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等。
YOLO不同于这些物体检测方法，它将物体检测任务当做一个regression问题来处理，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标、box中包含物体的置信度和物体的probabilities。因为YOLO的物体检测流程是在一个神经网络里完成的，所以可以end to end来优化物体检测性能。
YOLO检测物体的速度很快，标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。网络较小的版本Fast YOLO在保持mAP是之前的其他实时物体检测器的两倍的同时，检测速度可以达到155 FPS。

相较于其他的state-of-the-art 物体检测系统，YOLO在物体定位时更容易出错，但是在背景上预测出不存在的物体（false positives）的情况会少一些。而且，YOLO比DPM、R-CNN等物体检测系统能够学到更加抽象的物体的特征，这使得YOLO可以从真实图像领域迁移到其他领域，如艺术。

核心思想

整张图作为网络的输入，把 Object Detection（物体检测）问题转化成一个Regression（回归）问题，用一个卷积神经网络结构直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别。
Faster RCNN中也直接用整张图作为输入，但是faster-RCNN整体还是采用了RCNN那种proposal+classifier的思想，只不过是将提取proposal的步骤放在CNN中实现了。

算法特点

将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的End-To-End网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出，输入图像经过一次Inference，便能得到图像中所有物体的位置和其所属类别及相应的置信概率。
YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用Inception Module，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。
Fast YOLO使用9个卷积层代替YOLO的24个，网络速度更快，在Titan X GPU上的速度是45 fps（frames per second），加速版的YOLO差不多是155fps。但同时损失了检测准确率。
使用全图作为 Context 信息，这一点和基于sliding window以及region proposal等检测算法不一样。与Fast RCNN相比，误检测率（把背景错认为物体）降低一半多。
泛化能力强，可以学到物体的generalizable representations，在自然图像上训练好的结果在艺术作品中的依然具有很好的效果。

优缺点

YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：

1、YOLO检测物体非常快。
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。

2、YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives。
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。

3、YOLO可以学到物体的泛化特征。
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。

尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：

1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。

举例说明：在本文中，网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层，卷积层主要用来提取特征，全连接层主要用来预测类别概率和坐标。对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle reduction，然后紧跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU激活函数,但是最后一层却采用线性激活函数。除了上面这个结构，文章还提出了一个轻量级版本Fast Yolo，其仅使用9个卷积层，并且卷积层中使用更少的卷积核。图像输入为448x448（强制转换），取S=7，B=2，C=20 （因为PASCAL VOC有20个类别），所以最后有 7∗7∗30个tensor。如下图。