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2015年6月，YOLOv1横空出世，标志着一步式物体检测算法时代的到来，同年12月，经典一步式物体检测算法SSD出世，在准确度和速度上均击败了傲娇的YOLOv1。经过一年的探索，2016年12月，YOLOv1作者Joseph Redmon发布YOLOv2，以图扳回一城。
下图是深度学习时代物体检测算法的里程碑，可以看到YOLO系列的相对位置。
效果
YOLOv2的效果可谓非常理想（貌似没有论文的结果不理想。。。。），如下图，在VOC数据集上准确度做到了当时的SOTA（state of the art），速度上更不用说，YOLOv2肯定是一骑绝尘，别的模型难以望其项背。
十个Trick
具体作者怎么做到的呢？无他，唯有trick而已。作者使用了整十个trick来提升性能，下图是作者给出的各个trick的对比试验，由衷感叹trick的重要性。
1、 batch norm
提升 2.4mPA
Batch Normalization主要用来解决internal covariance shift问题，可以加快训练和收敛速度，同时还有一定的正则化作用。整体上，还可以提升性能，这里提升了2.4mPA，非常多了。现在基本是CV标配，dropout反而用的比较少。
2、hi-res classifier
提升 3.7mPA
上图是YOLOv1的网络结构，feature extractor network是在ImageNet上训练的，这里的classifier指的就是feature extractor network。
YOLOv1只是在224x224分辨率上训练classifier，但物体检测的图片输入是448x448，存在分辨率不匹配的情况，所以YOLOv2采用的训练策略是，先在224x224分辨率上训练，最后10个epoch在448x448分辨率上训练。性能提升3.7mPA，提升显著。
3、convolutional 和4、anchor boxes
提升 -0.3mPA，但recall从81%提升到87%
1）convolutional
从YOLOv1的网络结构可以看出，YOLOv1输入是448x448x3，输出是7x7x30，YOLOv1输出前的object detection layers是两层全连接层。但明显的7x7x30这种结构与卷积的输出形式一致，因此用卷积实现更方便，也即将上图中的两个全连接层直接改为卷积层即可。
全卷积实现还有个非常大的好处，输入图片尺寸不再固定，可以任意变化，只要大于整体步长即可。这也是YOLOv2可以在准度和速度之间做权衡的本质。当图片分辨率高，输出的分辨率也高，一般更准，但计算量也更大，速度会变慢。当图片分辨率较小时，输出的分辨率也较小，准度下降，但计算量更小，速度更快。
改为全卷积实现后，输入图片的分辨率也从448x448变为418x418，整体分辨率缩减步长从64变为32，增强位置语义，相对应的输出分辨率也就从7x7变为13x13，输出的框更多。
2）anchor boxes
YOLOv1没有使用anchor box，借鉴Faster R-CNN和SSD，YOLOv2也使用了anchor box，3个ratio，3个scale，总共9个anchor box，增强学习的多样性，降低学习难度。
YOLOv2最终的输出为13x13x9x25。
用convolutional实现，并使用anchor box，最终导致准度下降0.3mAP，但recall从81%提升到87%，为其他trick提升准确度奠定基础。
5、new network
提升0.4mAP
借鉴Inception、VGG和Network in Network等网络模型优点，作者重新设计了特征提取网络Darknet19。网络结构如下图。
最终准度提升0.4mAP，并不算多，但网络速度更快，这才是作者的主要目的。
6、dimension priors和7、location prediction
提升4.8mAP
1）dimension priors
第四项trick中，作者使用了3个固定ratio和3个固定scale，总共9个anchor box来提高框的多样性。anchor box其实是先验框，网络最终回归的是anchor box与GT之间的差异，很显然，如果anchor box与GT约接近，则学习难度会更小。一个常用方法是，将真实的GT聚类产生anchor box。dimension priors就是通过聚类产生anchor box尺寸。
聚类中，每一个样本到中心点的距离一般用欧式距离，但这并不适合先验框尺寸的回归，因为先验框聚类是寻找与所有样本框的平均IOU最大的中心点，也即1-IOU最小的中心点。因此作者把聚类的距离定义为下式:
d(box,controid) = 1 - IOU(box,controid)
最终平均IOU与类簇数量之间的关系如下图：
可以看出取5个Anchor Box比较合适。上图中右图是聚类后的Anchor Box尺寸，明显，数据集中高瘦的样本更多，宽矮的样本不多。
2）location prediction
Faster R-CNN预测中心点坐标，预测的是相对与anchor box长宽的相对值。
上式是Faster R-CNN中模型输出与预测框中心坐标、长宽的关系，x、y、w、h是预测框的中心点坐标和长宽，x_a、y_a、w_a、h_a是GT框的中心点坐标和长宽，t_x、t_y、t_w、t_h是模型输出。
明显的，t_x、t_y、t_w、t_h预测的都是相对值。
上图是YOLOv2中模型输出与预测框中心坐标、长宽的关系。t_x、t_y、t_w、t_h是模型输出，b_x、b_y、b_w、b_h是预测框的中心点坐标和长宽，p_h、p_w是先验框的长宽。
明显的，t_w、t_h预测的都是相对值，与Faster R-CNN相同。但t_x、t_y预测是GT框相对于所在cell左上角的绝对坐标。
这两项改进的提升效果是极其显著的，性能增加了4.8mAP。
8、passthrough
提升1.0mAP
SSD使用多分辨率输出，YOLOv2则采用了另外一个思路，将高分辨率的特征融合到输出所用的分辨率的feature map。这其实离低分辨率特征融合到高分辨率特征的FPN非常近了，可惜可惜。
具体怎么做的呢？如下图
将最后一个26x26x512的feature map，reshape成13x13x2048，再与最后一个13x13x1024的feature map Concatenate。然后再进行物体检测。
最终性能提升1.0mAP。
9、multi-scale
提升1.4mAP
再进行物体检测训练时（是在VOC或者COO上，不是在ImageNet），输入图片的分辨率不固定，而是随机从{320, 352, …, 608}中选取一个。这样使整个网络具有分辨率自适应的能力，避免过拟合于一个分辨率。
10、hi-res detector
提升1.8mAP
因为全卷积实现，YOLOv2输入的分辨率可以任意调整，输入分辨率越高，准度也越大。因此high resolution detector也可以提升性能。
COCO上的性能表现
不幸的是，YOLOv2在COCO上的表现都很差，都不如SSD300。
主要是YOLOv2对小物体检测不给力，backbone也不够强大。这个问题在YOLOv3上有所改善，但还是有所欠缺。
不过没关系，快而且准度OK就行了，生产环境场景没有COCO那么复杂。
结论
YOLOv2充分展示了各个trick累计产生的巨大能量。昭示我们，不要小看任何一个小trick的作用。
YOLOv2在COCO上的表现依旧差强人意，主要是YOLOv2对小物体检测不给力，backbone也不够强大。
真心希望看到一个又快又准的YOLOv4？
