1. 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD

只是作为笔记使用，较为零碎，没写完，不断完善中…

Two Stages：

1 RCNN：

• 一张图像生成1K~2K个候选区域 （selective search）
• 对每个候选区域，使用深度网络提取特征
• 特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类
• 使用回归器精细修正候选框位置

2 Fast RCNN（R-CNN + SPPNet）：

• 共享卷积
• RoI pooling layer（max）

3 Faster RCNN：

RPN（自动产生候选框）（Anchor机制）

One Stage：

1 YOLO v1（直接回归）

1. 置信度：$Pr(Object)\ast IO{U}_{pred}^{truth}$
2. 输出：$S\ast S\ast (5\ast B+C)$的tensor
3. 网络结构借鉴GoogLeNet
4. NMS
5. 均方误差
   赋予不同的权重：
   ${\lambda }_{coord}=5,{\lambda }_{noobj}=0.5,{\lambda }_{obj}={\lambda }_{class}=1$
6. 每个cell最多只预测出一个物体

网络结构

网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层
1X1卷积
NMS

问题

1.1 如何确定物体落在cell的中心？

一开始一直没弄明白，找了半天没有找到，后来知乎上看到一篇解释，
实际上，“物体落在哪个cell，哪个cell就负责预测这个物体” 要分两个阶段来看，包括训练和测试。
1 训练阶段。在训练阶段，如果物体中心落在这个cell，那么就给这个cell打上这个物体的label（包括xywh和类别）。也就是说我们是通过这种方式来设置训练的label的。换言之，我们在训练阶段，就教会cell要预测图像中的哪个物体。
2 测试阶段。因为你在训练阶段已经教会了cell去预测中心落在该cell中的物体，那么cell自然也会这么做。
可以看这里

1.2 cell如何产生2个bounding box？

个人理解应该是初始化的时候给出来初始bounding box，然后不断迭代优化得到。

1.3 cell能否预测多个目标？

不能，如果一个cell要预测多个目标，那么B个predictor要如何分工预测多个目标？无法确定。而像faster rcnn这类算法，可以根据anchor与ground truth的IOU大小来安排anchor负责预测哪个物体，所以后来yolo v2也采用了anchor思想，同个cell才能预测多个目标。

1.4 为什么要预测两个bounding box？

既然我们一个cell只能预测一个目标，为什么还要预测两个bounding box（或者更多）？这个还是要从训练阶段怎么给两个predictor安排训练目标来说。在训练的时候会在线地计算每个predictor预测的bounding box和ground truth的IOU，计算出来的IOU大的那个predictor，就会负责预测这个物体，另外一个则不预测。这么做有什么好处？我的理解是，这样做的话，实际上有两个predictor来一起进行预测，然后网络会在线选择预测得好的那个predictor（也就是IOU大）来进行预测。通俗一点说，就是我找一堆人来并行地干一件事，然后我选干的最好的那个。 这点知乎stone说的容易理解。

1.5 测试阶段根本没有ground truth，那怎么计算IOU？

$Pr(Object)\ast IO{U}_{pred}^{truth}$
实际上，在测试阶段，网络只是输出了confidece这个值，但它已经包含了$Pr(Object)\ast IO{U}_{pred}^{truth}$ ，并不需要分别计算Pr(object)和IOU。为什么？因为你在训练阶段你给confidence打label的时候，给的是$Pr(Object)\ast IO{U}_{pred}^{truth}$ 这个值（这个值是一个总的值），你在测试的时候，模型预测的也是这个值。

1.6 类别预测

$Pr(Clas{s}_i|Object)\ast Pr(Object)\ast IO{U}_{pred}^{truth}$

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2 YOLO v2（YOLO9000: Better, Faster, Stronger）

翻译 来自博主 @Vivia

网络结构

改进策略：

2.1 Batch Normalization （批量归一化）

所有卷积层上添加批量标准化，有助于模型正则化，从模型中删除dropout而不会过度拟合

2.2 High Resolution Classifier（大尺度预训练分类）

ImageNet预训练
YOLO 对应训练过程分为两步：
第一步是通过 ImageNet 训练集 进行高分辨率的预训练，这一步训练的是分类网络；
第二步是训练检测网络，是在分类网络的基础上进行 fine tune。
图像越大，检测效果越好， YOLOv2用448*448

2.3 Convolutional With Anchor Boxes

YOLOv2移除了YOLOv1中的全连接层而采用了卷积和anchor boxes来预测边界框
YOLOv2的卷积层将图像缩小了32倍，因此通过使用416 * 416的输入图像，我们得到13 * 13的输出特征图
使用anchor boxes我们的模型预测超过1000个boxes（因为YOLOv2模型下采样的总步长为32,对于416*416大小的图片，最终得到的特征图大小为13*13，维度是奇数，这样特征图恰好只有一个中心位置。对于一些大物体，它们中心点往往落入图片中心位置，此时使用特征图的一个中心点去预测这些物体的边界框相对容易些。所以在YOLOv2设计中要保证最终的特征图有奇数个位置。）
每个位置的各个anchor box都单独预测一套分类概率值

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3 YOLO v3

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4 YOLO v4

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4 SSD