YOLOv1到YOLOv3之比较

文章转载自https://www.cnblogs.com/makefile/p/YOLOv3.html

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程。

YOLOv1的基本思想

YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。

每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score)，以及C个类别概率。bbox信息$(x,y,w,h)$为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为$Pr(Object)\times IO{U}_{pred}^{truth}$，其中$Pr(Object)\in 0,1.$

网络结构

YOLOv1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$1\times 1$卷积层（此处$1\times 1$卷积层的存在是为了跨通道信息整合）$+3\times 3$卷积层简单替代。
YOLOv1网络在最后使用全连接层进行类别输出，因此全连接层的输出维度是 $S\times S\times (B\times 5+C).$
YOLOv1网络比VGG16快(浮点数少于VGG的1/3),准确率稍差。

缺馅：

• 输入尺寸固定：由于输出层为全连接层，因此在检测时，YOLO训练模型只支持与训练图像相同的输入分辨率。其它分辨率需要缩放成改分辨率。

• 占比较小的目标检测效果不好.虽然每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择只选择IOU最高的bounding box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。

损失函数

YOLO全部使用了均方和误差作为loss函数.由三部分组成：坐标误差、IOU误差和分类误差。
$$Loss=\sum _{i=0}^{s^2}coordErr+iouErr+clsErr$$

简单相加时还要考虑每种$loss$的贡献率，YOLO给$coordErr$设置权重${\lambda }_{coord}=5$。在计算IOU误差时，包含物体的格子与不包含物体的格子，二者的IOU误差对网络$loss$的贡献值是不同的。若采用相同的权值，那么不包含物体的格子的confidence值近似为0，变相放大了包含物体的格子的confidence误差在计算网络参数梯度时的影响。为解决这个问题，YOLO 使用${\lambda }_{noobj}=0.5$修正$iouErr$。（此处的‘包含’是指存在一个物体，它的中心坐标落入到格子内）。对于相等的误差值，大物体误差对检测的影响应小于小物体误差对检测的影响。这是因为，相同的位置偏差占大物体的比例远小于同等偏差占小物体的比例。YOLO将物体大小的信息项（$w$和$h$）进行求平方根来改进这个问题，但并不能完全解决这个问题。

综上，YOLO在训练过程中Loss计算如下式所示：

其中有宝盖帽子符号$(\hat{x},\hat{y},\hat{w},\hat{C},\hat{p})$为预测值,无帽子的为训练标记值。$1_{ij}^{obj}$表示物体落入格子$i$的第$j$个bbox内。如果某个单元格中没有目标，则不对分类误差进行反向传播；$B$个bbox中与ground truth bbox具有最高IoU的一个进行坐标误差的反向传播，其余不进行。

训练过程

1）预训练 — 使用 ImageNet 1000 类数据训练YOLO网络的前20个卷积层，$+$1个average池化层 $+$ 1个全连接层。训练图像分辨率resize到 $224\times 224$。

2）用步骤1）得到的前20个卷积层网络参数来初始化YOLO模型前20个卷积层的网络参数，然后用 VOC 20 类标注数据进行YOLO模型训练。检测通常需要有细密纹理的视觉信息，所以为提高图像精度，在训练检测模型时，将输入图像分辨率从$224\times 224$ resize到$448\times 448$。

训练时$B$个bbox的ground truth设置成相同的。

与Fast R-CNN对比

YOLO与Fast R-CNN相比有较大的定位误差，与基于region proposal的方法相比具有较低的召回率。但是，YOLO在定位识别背景时准确率更高，而 Fast-R-CNN 的 false positive 很高。基于此作者设计了 Fast-R-CNN + YOLO 检测识别模式，即先用R-CNN提取得到一组bounding box，然后用YOLO处理图像也得到一组bounding box。对比这两组bounding box是否基本一致，如果一致就用YOLO计算得到的概率对目标分类，最终的bouding box的区域选取二者的相交区域。这种组合方式将准确率提高了3个百分点。

升级版 YOLOv2

为提高物体定位精准性和召回率，YOLO作者提出了 “YOLO9000: Better, Faster, Stronger” (Joseph Redmon, Ali Farhadi, CVPR 2017, Best Paper Honorable Mention)，相比YOLOv1 提高了训练图像的分辨率；引入了faster rcnn中anchor box的思想，对网络结构的设计进行了改进，输出层使用卷积层替代YOLO的全连接层，联合使用coco物体检测标注数据和imagenet物体分类标注数据训练物体检测模型。相比YOLO，YOLO9000在识别种类、精度、速度、和定位准确性等方面都有大大提升。

YOLOv2的改进之处

YOLO与Fast R-CNN相比有较大的定位误差，与基于region proposal的方法相比具有较低的召回率。因此YOLO v2主要改进是提高召回率和定位能力。下面是改进之处：

• Batch Normalization： v1中也大量用了Batch Normalization，同时在定位层后边用了dropout，v2中取消了dropout，在卷积层全部使用Batch Normalization。
• 高分辨率分类器：v1中使用224 × 224训练分类器网络，扩大到448用于检测网络。v2将ImageNet以448×448 的分辨率微调最初的分类网络，迭代10 epochs。
• Anchor Boxes：YOLOv1中直接在卷积层之后使用全连接层预测bbox的坐标。YOLOv2借鉴Faster R-CNN的思想预测bbox的偏移。移除了全连接层，并且删掉了一个pooling层使特征的分辨率更大一些。另外调整了网络的输入（$448\to 416$）以使得位置坐标是奇数只有一个中心点（YOLO使用pooling来下采样，有5个$size=2$，$stride=2$的max pooling，而卷积层没有降低大小，因此最后的特征是$416/(2^5)=13)$。YOLOv1中每张图片预测$7\times 7\times 2=98$个box,而YOLOv2加上Anchor Boxes能预测超过1000个。检测结果从69.5mAP，81% recall变为69.2 mAP，88% recall。

YOLOv2对Faster R-CNN的手选先验框方法做了改进，采样k-means在训练集bbox上进行聚类产生合适的先验框。由于使用欧氏距离会使较大的bbox比小的bbox产生更大的误差，而IOU与bbox尺寸无关，因此使用IOU参与距离计算，使得通过这些anchor boxes获得好的IOU分值。距离公式：
$$D(box,centroid)=1-IOU(box,centroid)$$

使用聚类进行选择的优势是达到相同的IOU结果时所需的anchor box数量更少，使得模型的表示能力更强，任务更容易学习。k-means算法代码实现参考：k_means_yolo.py。算法过程是：将每个bbox的宽和高相对整张图片的比例$(w_r,h_r)$进行聚类，得到$k$个anchor boxes，由于DarkNet代码需要配置文件中region层的anchors参数是绝对值大小，因此需要将这个比例值乘上卷积层的输出特征的大小。如输入是$416\times 416$。那么最后卷积层的特征是$13\times 13$。

• 细粒度特征(fine grain features)：在Faster R-CNN 和 SSD 均使用了不同的feature map以适应不同尺度大小的目标。YOLOv2使用了一种不同的方法，简单添加一个 pass through layer，把浅层特征图（$26\times 26$）连接到深层特征图(连接到新加入的三个卷积核尺寸为$3\times 3$的卷积层最后一层的输入)。 通过叠加浅层特征图相邻特征到不同通道（而非空间位置），类似于Resnet中的identity mapping。这个方法把$26\times 26\times 512$的特征图叠加成$13\times 13\times 2048$的特征图，与原生的深层特征图相连接，使模型有了细粒度特征。此方法使得模型的性能获得了1%的提升。
• Multi-Scale Training：和YOLOv1训练时网络输入的图像尺寸固定不变不同，YOLOv2（在cfg文件中random=1时）每隔几次迭代后就会微调网络的输入尺寸。训练时每迭代10次，就会随机选择新的输入图像尺寸。因为YOLOv2的网络使用的downsamples倍率为32，所以使用32的倍数调整输入图像尺寸$320,35,\cdots ，608$。训练使用的最小的图像尺寸为$320\times 320$，最大的图像尺寸为$608\times 608$。 这使得网络可以适应多种不同尺度的输入。

YOLOv2网络结构

YOLOv2对v1的基础网络做了更改。
分类网络
YOLOv2提出了一种新的分类模型Darknet-19。借鉴了很多其它网络的设计概念。主要使用$3\times 3$卷积并在pooling之后channel数加倍(VGG)；Global average pooling替代全连接做预测分类，并在$3\times 3$卷积之间使用$1\times 1$卷积压缩特征表示(Network in Network)；使用 batch normalization 来提高稳定性，加速收敛，对模型正则化。
Darknet-19的结构如下表：

包含19个卷积层和5个max pooling层。

训练：使用Darknet框架在ImageNet 1000类上训练160 epochs，学习率初始为0.1，以4级多项式衰减。weight decay=0.0005，momentum=0.9。使用标准的数据增广方法：random crops, rotations, (hue, saturation), exposure shifts。

之后将输入从224放大至448，学习率调整为0.001，迭代10 epochs。结果达到top-1 accuracy 76.5% , top-5 accuracy 93.3%。

检测网络

在分类网络中移除最后一个$1\times 1$的层，在最后添加3个$3\times 3\times 1024$的卷积层,再接上输出是类别个数的$1\times 1$卷积。
对于输入图像尺寸为$S_i\times S_i$,最终$3\times 3$卷积层输出的feature map是$O_i\times O_i(O_i=S_i/(2^5))$，对应输入图像的$O_i\times O_i$个栅格，每个栅格预测$nu{m}_{anchors}$种boxes大小，每个box包含4个坐标值，1个置信度和
$nu{m}_{classes}$个条件类别概率，所以输出维度是$O_i\times O_i\times nu{m}_{anchors}\times (5+nu{m}_{classes})$。

passthrough layer
添加passthrough layer（跨层跳跃连接，借鉴ResNet等思想），融合粗细粒度的特征:将前面最后一个$3\times 3\times 512$卷积的特征图，对于$416\times 416$的输入，该层输出$26\times 26\times 512$，直接连接到最后新加的三个$3\times 3$卷积层的最后一个的前边。将$26\times 26\times 512$变形为$13\times 13\times 1024$与后边的$13\times 13\times 1024$特征按channel堆起来得到$13\times 13\times 3072$。从yolo-voc.cfg文件可以看到，第25层为route层，逆向9层拿到第16层$26\times 26\times 512$的输出，并由第26层的reorg层把$26\times 26\times 512$ 变形为$13\times 13\times 2048$，再有第27层的route层连接24层和26层的输出，堆叠为$13\times 13\times 3072$，由最后一个卷积核为$3\times 3$的卷积层进行跨通道的信息融合并把通道降维为1024。

训练：作者在VOC2007和2012以及COCO2014数据集上迭代了160 epochs，初始学习率0.001，在60和90 epochs分别减小为0.1倍。
Darknet训练VOC的参数如下：

YOLOv3

提出了一种联合训练方法，能够容许同时使用目标检测数据集和分类数据集。使用有标记的检测数据集精确定位，使用分类数据增加类别和鲁棒性。

YOLOv3在Pascal Titan X上处理$608\times 608$图像速度达到20FPS，在 COCO test-dev 上 [email protected] 达到 57.9%，与RetinaNet（FocalLoss论文所提出的单阶段网络）的结果相近，并且速度快4倍.

YOLO v3的模型比之前的模型复杂了不少，可以通过改变模型结构的大小来权衡速度与精度。

速度对比如下：

改进之处

• 多尺度预测（与FPN类似）；
• 更好的基础分类网络（与ResNet类似）和分类器。

分类器 - 类别预测

YOLOv3不使用Softmax对每个框进行分类，主要考虑因素有两个：

• Softmax 使得每个框分配一个类别（score最大的那个），而对于Open Images这种数据集，目标可能有重叠的类别标签，因而Softmax不适用于多标签分类。
• Softmax可被独立的多个logistic分类器替代，且准确率不会下降。分类损失采用binary cross-entropy loss。

多尺度预测

每种尺度预测3个box, anchor的设计方式仍然使用聚类，得到9个聚类中心，将其按照大小均分给3种尺度。

• 尺度1：在基础网络之后添加一些卷积层，再输出box信息；
• 尺度2：从尺度1种的倒数第二层的卷积层上采样（$\times 2$），再与最后一个$16\times 16$大小的特征图相加，再次通过多个卷积后输出box信息，相比尺度1变大两倍；
• 尺度3：和尺度2类似，使用了$32\times 32$大小的特征图。

参考网络结构定义文件：yolov3.cfg

基础网络 Darknet-53

仿ResNet, 与ResNet-101或ResNet-152准确率接近，但速度更快。对比如下：

网络结构如下:

YOLOv3在 mAP 为0.5 及小目标 APS 上具有不错的结果，但随着IOU的增大，性能下降，说明YOLOv3不能很好地与ground truth切合。

边框预测

作者尝试了常规的预测方式(Faster R-CNN)，然而并不奏效：$x,y$的偏移作为box的长宽的线性变换。
$${\hat{G}}_x=P_w{t}_x(P)+P_x$$
$${\hat{G}}_y=P_h{t}_y(P)+P_y$$
$${\hat{G}}_w=P_w{e}^{t_w(P)}$$
$${\hat{G}}_h=P_h{e}^{t_h(P)}$$

仍然采用之前的logistic方式：
$$b_x=\sigma (t_x)+c_x$$
$$b_y=\sigma (t_y)+c_y$$
$$b_w=p_w{e}^{t_w}$$
$$b_h=p_h{e}^{t_h}$$

其中$c_x,c_y$是网格的坐标偏移量，$p_w,p_h$是预设的anchor box的边长。最终得到的边框坐标值是$b_x,b_y,b_w,b_h$，而网络学习目标是$t_x,t_y,t_w,t_h$。

优缺点

优点

• 快速，pipeline简单；
• 背景误检率低；
• 通用性强，YOLO对于艺术品种的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于DPM和R-CNN系列检测算法。

但相比R-CNN系列物体检测方法，YOLO具有以下缺点：

• 识别物体位置精度差；
• Recall低，在每个网格中预测固定数量的bbox这种约束方式减少了候选框的数量。

YOLO v.s. Faster R-CNN

1. 统一的网络：YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中，尽管RPN与Fast R-CNN共享卷积层，但是在模型训练过程中，需要反复训练RPN网络和Fast R-CNN网络。相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类，图示如下)，YOLO只需要Look Once。
2. YOLO统一为一个回归问题：而R-CNN将检测结果分为两部分求解，物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）。

下图是R-CNN的流程：

Darknet 框架

Darknet 由 C 语言和 CUDA 实现，对GPU显存利用效率较高（CPU速度差一些，通过与SSD的Caffe程序对比发现存在CPU较慢,GPU较快的情况）。Darknet 对第三方库的依赖较少，且仅使用了少量GNU Linux平台C接口，因此很容易移植到其它平台，如Windows或嵌入式设备。

参考Windows 版 Darknet (YOLOv2) 移植, 代码在此.

Region层：参数anchors指定k-means计算出来的anchor box的长宽的绝对值(与网络输入大小相关)，num参数为anchor box的数量，另外还有bias_match，classes，coords等参数。在parser.c代码中的parse_region函数中解析这些参数，并保存在region_layer.num参数保存在l.n变量中；anchors保存在l.biases数组中。region_layer的前向传播中使用for(n = 0; n < l.n; ++n)这样的语句，因此，如果在配置文件中anchors的数量大于num时，仅使用前num个，小于时内存越界。

region层的输入和输出大小与前一层($1\times 1$ conv)的输出大小和网络的输入大小相关。

Detection层：坐标及类别的输出层。

yolo层：指定anchors等信息，计算loss等。YOLOv3使用了3个yolo层作为输出。

unsample层：上采样层，进行2倍上采样。

鉴于 Darknet 作者率性的代码风格，将它作为我们自己的开发框架并非是一个好的选择。 可以在我们更为熟悉的Caffe等框架中复现YOLO网络。 这里有一份Caffe版YOLOv3实现（仅部署,不能训练），另可参照其它框架的可训练代码。