搞懂YOLO v1看这篇就够了

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高能预警，前方将会有大量图片来袭！

一、what’s YOLO

根据 YOLO官网 对它的解释，YOLO：Real-Time Object Detection. You Only Look Once（YOLO）是一个最先进的实时的目标检测系统。在Pascal Titan X上面处理图像能够达到30FPS，在COCO test-dev上具有57.9%的 mAP。

1.1 目标检测

说起目标检测系统，就要先明白，图像识别、目标定位和目标检测的区别。图像识别也可以说成是目标分类，顾名思义，目的是为了分类出图像中的物体是什么类别。目标定位是不仅仅要识别出是一种什么物体，还要预测出物体的位置，并使用bounding box框出。目标检测就更为复杂，它可以看作是图像识别+多目标定位，即要在一张图片中定位并分类出多个物体。

目标检测对于人类来说极为简单，经过上万年的进化，人类天生具有复杂的感知与视觉系统，这是机器无可比拟的，我们可以只对图片看一眼，即分辨出物体的种类和它相应的位置，根据先前的知识进行归纳，适应不同图像环境都是人类专属技能。但是对于计算机来说，一张图片只是具有无数RGB像素点的矩阵，它本身并不知道猫狗动物，大小形状的概念，如果再给它一张具有复杂自然场景背景的图片，想要检测出物体更是难上加难。但是是问题，总会有解决的办法。问题是由人类提出来的，当然还要靠人类的智慧来处理。面对这样的计算机难题，很多研究学者蜂拥而至，从此目标检测领域变成了非常热门的研究方向，当然也诞生出了许多的解决方法。

图1.1 2015年之前目标检测方法在Pascal VOC 2007数据集上测试的FPS和mAP结果对比

传统的目标检测方法大致分为三个步骤，先使用不同的方法（滑动窗口，区域候选）提取区域的特征图，然后再使用分类器进行识别，最后回归预测。大多数方法都较为复杂，速度较慢，训练耗时。

传统的方法可以按照检测系统分为两种：¹

1. DPM，Deformatable Parts Models，采用sliding window检测
2. R-CNN、Fast R-CNN。采用region proposal的方法，生成一些可能包含待检测物体的potential bounding box，再通过一个classifier（SVM）判断每个bbox里是否真的包含物体，以及物体的class probability。

目前深度学习相关的目标检测方法大致可以分为两派：²
1、基于区域提名的（regin proposal）的，比如R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN。
2、基于端到端（end to end）的，无需候选区域，如YOLO、SSD。
二者发展都很迅速，区域提名准确率较好、端到端的方法速度较快。

本文着重于介绍一下目标检测系统：YOLO

1.2 YOLO 核心思想

• 将整张图片作为网络的输入，直接在输出层对bounding box的位置和所属类别进行回归。与Faster R-CNN网络相比，虽然后者也是使用整张图片作为输入，但是它采用了RCNN那种区域预测+分类的思想，把提取proposal的步骤放在了CNN中实现，而YOLO则采用直接回归的思路，将目标定位和目标类别预测整合于在单个神经网络模型中。
  

图 1.2 YOLO检测系统

• 直接在输出层回归bbox的位置和所属类别。

按照 YOLO：Unified，Real-Time Object Detection 中所说，YOLO检测系统简单直接，可以看做只有三步：

1. YOLO检测系统先将输入图像调整到448×448；
2. 在图像上运行卷积网络；
3. 通过模型的置信度对结果进行阈值。

1.2.1 YOLO实现细节

1、将一幅图像分成 S×S 个网格(Grid Cell)，如果某个object的中心落在某个网格中（通过ground-truth框确定），则这个网格就负责预测这个object。
2、每个网格要预测B个bounding box，每个box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个值代表了所预测的bounding box中是否含有object和若有object，这个object预测得有多准的两重信息，计算方式：
$$Pr(Object)\ast IoU\frac{truth}{pred}$$
如果有object的中心落在一个网格里面，*的前第一项取1，否则取0。第二项是预测的边界框和ground-truth之间的IoU值。

3、每个网格单元针对20种类别预测bboxes属于单个类别的条件概率$Pr(Clas{s}_i|Object)$，属于同一个网格的B个bboxes共享一个条件概率。在测试时，将条件概率分别和单个的bbox的confidence预测相乘：
$$Pr(Clas{s}_i|Object)\ast Pr(Object)\ast IoU\frac{truth}{pred}=Pr(Clas{s}_i)\ast IoU\frac{truth}{pred}$$

4、在Pascal VOC中，YOLO检测系统的图像输入为448×448，S=7，B=2，一共有20个class（C=20），输出就是7×7×30的一个tensor。这个是怎么算出来的呢？看下面详解。

1.3 YOLO 网络设计

图 1.3 YOLO网络结构

YOLO使用了24个级联卷积层和最后2个全连接层，交替的1×1卷积层降低了前面层的特征空间。在ImageNet分类任务上使用分辨率的一半（224×224输入图像）对卷积层进行预训练，然后将分辨率加倍进行目标检测。

图 1.4 YOLO网络概览图

YOLO网络借鉴了GoogleNet的思想，但与之不同的是，为了更好的性能，它增加额外的4层卷积层（conv）。YOLO一共使用了24个级联的卷积层和2个全连接层（fc），其中conv层中包含了1×1和3×3两种kernel，最后一个fc全连接层后经过reshape之后就是YOLO网络的输出，是长度为S×S×(B×5+C)=7×7×30的tensor，最后经过识别过程得到最终的检测结果。

图 1.5 1x1x30 tensor解释

上文说到每个bounding box要预测(x,y,w,h,confidence)五个值，一张图片共分为S×S个网格，每个网格要预测出B个bounding box和一个网格负责的object的类别信息，记为C。

则输出为$S\ast S\ast (5\ast B+C)$的tensor张量，(x,y)表示bounding box相对于网格单元的边界的offset，归一化到(0,1)范围之内，而w,h表示相对于整个图片的预测宽和高，也被归一化到(0,1)范围内。c代表的是object在某个bounding box的confidence。
使用下图更形象的说明，7×7×30的Tensor中的一个1×1×30的前10维的所代表的含义。

1.3.1 归一化

下面解释如何将预测坐标的x,y用相对于对应网格的offset归一化到0-1和w,h是如何利用图像的宽高归一化到0-1之间。
每个单元格预测的B个(x,y,w,h,confidence)向量，假设图片为S×S个网格，S=7，图片宽为$w_i$高为$h_i$:

1. （x,y）是bbox的中心相对于单元格的offset
   对于下图中蓝色单元格，坐标为($x_{c}ol=1,y_{r}ow=4$)，假设它的预测输出是红色框bbox，设bbox的中心坐标为（$x_c,y_c$），那么最终预测出来的（x,y）是经过归一化处理的，表示的是相对于单元格的offset，公式：
   $$x=\frac{x_c}{w_i}\ast S-x_{col}，y=\frac{y_c}{h_i}\ast S-y_{row}$$
   
2. （w,h）是bbox相对于整个图片的比例
   预测的bbox的宽高为w_b, h_b，（w,h）表示的是bbox相对于整张图片的占比，公式：
   $$w=\frac{w_b}{w_i},h=\frac{h_b}{h_i}$$

1.3.2 Inference

图 1.6 1x1x30 前10维解释

每个grid cell对应的两个bounding box的5个值在tensor中体现出来，组成前十维。每个单元格负责预测一个object，但是每个单元格预测出2个bounding box，如图。

图 1.7 1x1x30 Tensor的30维解释

每个grid cell有30维，其中8维是两个预测回归bboxes的坐标信息，2维是bboxes的confidences，还有20维是与类别相关的信息。

图 1.8 20维中每个值表示此object在此bbox中的时候属于class_i的概率分数

图 1.9 类别预测分数的计算

每个单元格预测一个属于类别$clas{s}_i$的条件概率$Pr(Clas{s}_i|Object)$。要注意的是，属于一个网格的2个bboxs共享一套条件概率值，因为这两个box都是为了一个grid cell服务，最终预测出一个object类别。在测试时，将条件概率和单个bbox的confidence预测相乘：
$$Pr(Clas{s}_i|Object)\ast Pr(Object)\ast IoU\frac{truth}{pred}=Pr(Clas{s}_i)\ast IoU\frac{truth}{pred}$$如上式所述，每个网格预测的类别概率乘以每个bbox的预测confidence，得到每个bbox的class-specific confidence score分数。对每个格子的每一个bounding box进行此运算，最后会得到7×7×2=98个scores，设置一个阈值，滤掉得分低的bboxes，对保留的bboxes进行NMS（Non Maximum Suppression）处理，最终得到目标检测结果。

图 1.10 图像中第一个网格中两个bboxes经过计算后的结果

图1.11 依次计算最终得到98个附带有score的tensors

1.4 预测框的定位

图 1.12 得到7×7×30的张量之后，经过检测过程处理的到定位框

图 1.13 假设得到的每个20x1的tensor的第一维为预测为dog的score

图 1.14 通过设定阈值过滤掉score低的冗余bboxes

图 1.15 根据得到的98个bboxes中对dog的预测分数经过阈值后进行从大到小排序

最后得到第一个为最大的score值，找出针对dog这个种类预测出的对应框，记为bbox_max。然后将它与其他分数较低的但不是0的框作对比，这种框记为bbox_cur。将bbox_max和bbox_cur分别做IoU计算，如果 IoU(bbox_max, bbox_cur) > 0.5，那么将bbox_cur对应的score设为0。例如：

图 1.16 IoU > 0.5的分数较小的框的score归零

然后接着遍历下一个score，如果它不是最大的且不为0，就和最大的score对应的框座IoU运算，若结果大于0.5则，同上。否则它的score不变，继续处理下一个bbox_cur……直到最后一个score，如图：

图 1.17 IoU < 0.5， 继续下一个score与max score对应框做IOU计算

计算完一轮之后，假如得到score序列：0.5、0、0.2、0.1 … 0、0、0、0
那么进行下一轮循环，从0.2开始，将0.2对应的框作为bbox_max，继续循环计算后面的bbox_cur与新的bbox_max的IoU值，大于0.5的设为0，小于0.5的score不变。再这样一直计算比较到最后一个score。
得到新的的score序列为：0.5、0、0.2、0 … 0、0、0、0
即最后只得到两个score不为0的框，如图：

图 1.18 多次循环 完毕的结果

图 1.19 98个框对下一类别cat的score的NMS处理

图 1.20 对98个框的针对其他类别预测的score依次进行NMS处理

1.5 再筛选bounding box

经过这些NMS算法的处理，会出现很多框针对某个class的预测的score为0的情况。
最后，针对每个bbox的20×1的张量，对20种class的预测score进行判断。例如，
1）先取出针对bbox3的所有20个scores，按照类别的默认顺序找出score最大的那个score的index索引号（根据此index可以找出所属的类别）记为class；
2）然后找出bbox3的最大score分数，记为score。
3）判断score是否大于0，如果是，就在图像中画出标有class的框。否则，丢弃此bbox。

如图：

图 1.21 筛选bbox的过程示例

接下来进行下一个bbox的筛选，如图，则是bbox1，流程同上。一直到最后一个bbox97，

图 1.22 判断每个bbox是否能在图像中最后保留

最后得到的框如图：

图 1.23 遍历完毕，得到带有预测框的图像

1.6 YOLO Key Points

二、损失函数

2.1 损失函数解析

论文中损失函数的形式，一共分为四个部分，笔者分别对各个部分作了解析说明。

图 2.1 Loss Function

在此损失函数中，只有某个网格中有object的中心落入的时候才对classification loss进行惩罚。只有当某个网格i中的bbox对某的ground-truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚。哪个bbox对ground-truth box负责就看ground-truth box和bbox的IoU最大。

Loss相关解释：

1. 8维的localization error和20维的classification error同样重要显然是不合理的，应该更重视8维的坐标预测，所以作者给这个损失前加了个权重，记为：${\lambda }_{coord}$，在Pascal VOC训练中取5。
2. 对于不存在object的bbox的confidence loss，赋予了更小的损失权重，记为${\lambda }_{noobj}$，在Pascal VOC中取0.5。若没有任何物体中心落入边界框中，则$C_i$为0，此时我们希望预测含有物体的置信度$C_i$越小越好。然而，大部分bbox中都没有object，积少成多，造成loss的第2部分与第3部分的不平衡，因此，在loss的三部分增加权重${\lambda }_{noobj}$=0.5。
3. 对于存在object的bbox的confidence loss和类别的loss，权重取常数1。对于每个格子而言，作者设计只能包含同种物体。若格子中包含物体，我们希望希望预测正确的类别的概率越接近于1越好，而错误类别的概率越接近于0越好。loss第4部分中，若$p_i(c)$为0中c为正确类别，则值为1，若非正确类别，则值为0。³
4. 对于第二行中为什么对$w_i$和$h_i$取平方根处理，原因是：对于一个图像中存在的不同大小的object，小物体的预测框偏离一点和大的相比肯定更严重，而sum-square error loss中对大小object的偏移loss是一同处理的。为了缓和，作者使用开方的方法，将bbox的width和height去平方根代替width和height。我们可以这样理解，假如预测出的小物体(width=10, height=10)的宽比实际大了10pixel，大物体（width=100,height=100）的宽度比实际预测大了10pixel。显然对于小物体，预测大了一倍，我们接受不了，而对大物体来说就影响不大。所以我们就要加大惩罚措施，让小物体预测大了10pixel的后果对于损失函数的值贡献更大，我们通过取平方根：$\sqrt{20}-\sqrt{10}\approx 3.4$ > $\sqrt{110}-\sqrt{100}\approx 0.5$，这样也算达到了目的吧。

三、实验

3.1 与其他检测方法对比

实验数据比较好理解，详情见论文

3.1.1 在Pascal VOC 2007上的测试结果

表 3.1 在Pascal VOC 2007 上与其他检测方法的对比

Fast YOLO在Pascal数据集上速度最快，达到155FPS，而UOLO的mAP是最高的。

3.1.2 VOC 2007错误分析

比较了YOLO和Faster R-CNN的错误情况，结果如图所示。

预测结果包括以下几类：
正确：类别正确，IOU>0.5
定位：类别正确，0.1 类似：类别相似，IOU>0.1
其它：类别错误，IOU>0.1
背景：任何物体，IOU<0.1

图 3.2 YOLO定位错误率高于Fast R-CNN；Fast R-CNN背景预测错误率高于YOLO

3.2 组合Fast R-CNN 和 YOLO

表 3.3 模型组合在VOC 2007上的实验结果对比

3.3 在Pascal VOC 2012上测试结果

表 3.4 mAP排序

3.4 通用性

图 3.5 通用性（Picasso 数据集和 People-Art数据集）YOLO都具有很好的检测结果

四、merits and drawbacks

4.1 优点

1. 假阳性（FP）错误率低。YOLO网络将整个图像的全部信息作为上下文，在训练的过程中使用到了全图信息，能够更好的区分目标个背景区域。
2. 端到端（end-to-end）的方法，速度快，如官网所说，具有实时性，45fps，在YOLO-tiny上可以达到155fps。
3. 通用性强，可以学到物体的generalizable-representation。对于艺术类作品中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RCNN系列检测方法。

4.2 不足之处

1. 性能表现比当前最先进的目标检测技术低。
2. 定位准确性差，对于小目标或者密集型群体object的定位效果不好。虽然每个格子可以预测出B个bounding box，但是最终只选择一个score最高的作为输出，即每个格子最多只得出一个box，如果多个物体的中心落在同一个格子，那么最终可能只预测出一个object。
3. YOLO的loss函数中，大物体的IoU误差和小物体的IoU的误差对训练中的loss贡献值接近，造成定位不准确。作者采用了一个去平方根的方式，但还不是最好的解决方法。
4. 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。其他分辨率需要缩放成此固定分辨率大小。
5. 采用了多个下采样层，网络学到的物体特征并不精细，因此对检测效果会有影响。

五、总结与展望

YOLO v1只是最初始的版本，定然有许多不足之处，现在已经发展到了YOLO v3，针对这些不足之处都有所改进。只希望本篇文章能够对入门者有所启发，接下来可能还会写有关YOLO v2，v3的讲解博客。

编写整理本文着实费了我不少时间，网上有很多讲解YOLO的资料，但大多比较混乱，所以想自己整理一份YOLO入门资料。一方面为了巩固梳理这几天学习的知识，记录下来以便以后回顾查找；另一方面是出于知识共享的想法，希望此文也能给别人带来好的帮助。为了更容易更形象的理解YOLO的网络与原理，本博客放入了大量的图片，图片出处在参考文档第一项给了出来。我参考了很多资料，也都一一列了出来，文中有些借鉴的地方甚至还用上标标注出。

庐山烟雨浙江潮，在深度学习的路上我还有很漫长的路要走，深知此文还有许多地方需要修正，以后有时间还会慢慢补充，现在YOLO已经发展了很多版本，接下来还得继续学习，路漫漫其修远兮，fighting！

PS：如有发现错误或不当之处，敬请指正，不胜感激。

六、参考文档

[0]. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
[1]. Google Doc
[2]. YOLO文章详细解读
[3]. YOLO算法详解
[4]. 目标检测YOLO原理
[5]. 目标检测（九）–YOLO v1,v2,v3
[6]. yolo报告
[7]. yolov1原文地址以及论文翻译
[8]. YOLO：实时快速目标检测

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1. yolo报告 ↩︎

2. 基于深度学习的目标检测 ↩︎

3. 目标检测YOLO原理 ↩︎