目标检测 | YOLO系列超全讲解v1，v2，v3

资料汇总选自
B站大佬：霹雳吧啦Wz
csdn大佬：AI菌 和 AI小白一枚 和 小小将 和 木卯_THU
注：本文为学习记录笔记，以学习积累为主。如表述错误或侵权，烦请提示指出；如有不能理解的部分，可以前往以上博主的文章中查看更详细的说明讲解。

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前言

从Two Stage到One Stage：

Two stage（先选取候选框，再进行回归调整候选框和分类）：RCNN，SPP-Net，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN等
One stage（直接回归调整候选框及分类）：SSD，YOLO系列，RetinaNet，RefineDet等

• 有关RCNN系列的详细过程，可查看《目标检测 | RCNN算法系列汇总+详解(包括Fast, Faster)》
• YOLO官网：作者Joseph Redmon的个人网站
• YOLOv1论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.02640
• YOLOv2论文地址：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
• YOLOv3论文地址：https://arxiv.org/pdf/1804.02767
• YOLOv4论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934
• YOLOv5的Github源码：https://github.com/ultralytics/yolov5

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一、YOLOv1

2016年，Joseph Redmon等人提出了一种单阶段（one-stage）的目标检测网络，在 PASCAL VOC2007 的测试集上达到了 63.4 mAP，在 448 × 448 的输入图像上的二推理能达到 45 FPS。作者将其取名为：You Only Look Once。

• 利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别
• 虽然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。而YOLOv1直接回归。

1. 网络结构

符合一阶段的卷积神经网络，由整张图片直接到检测目标位置和概率值。网络结构图中没有标s意味着默认步距stride为1。

• 网络输入：448×448×3的彩色图片。
• 中间层：由若干卷积层和最大池化层组成，用于提取图片的抽象特征。
• 全连接层：由两个全连接层组成，用来预测目标的位置和类别概率值。
• 网络输出：7×7×30的预测结果。

2. 实现方法

在YOLOv1中，它将整张图片输入后平均分为S×S个网格（grid cell），当某个目标的中心落在这个网格中，那么这个网格就负责预测它。对于Faster-RCNN需要训练一个RPN网络获得目标候选框区域，然后再映射到特征图上得到特征矩阵，这消耗了大量时间空间。

具体步骤：

1. 输入图像分为S×S个网格，如果某个object的中心落在这个网格中，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 bounding box 除了要回归自身的位置和一个值，即 (x, y, w, h) 和 confidence 共5个值。
3. 每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。则SxS个网格，每个网格要预测B个bounding box还要预测C个categories。总的输出就是S × S × (5×B+C)的张量。如下图输出结果的网络结构所示。
   

实际操作：

在YOLOv1的CVPR 2016论文中，图片输入为448×448的像素，S图片划分网格量=7，B每个网格预测边框量=2，C类别个数=20。于是，网格输出=7×7×（5×2+20）

在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，根据上一步可以预测出S×S×B个目标窗口，然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口，最后用NMS非极大值抑制去除冗余窗口即可得到最终的检测结果。

该表达式含义：
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息
第二三项就是每个bounding box预测的confidence，代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测准确率；其中，第二项表示如果有object落在一个grid cell里，则第一项取1，否则取0；第三项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
整体上，这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息

3. 损失函数

YOLOv1损失分为三类。1.目标 bounding box坐标预测的损失，2. confidence置信度预测的损失，3.classes分类预测的损失。原论文中都是使用sum-squared error loss误差平方和进行计算。

3.1 bounding box坐标检测损失

对于x和y的向量都是用预测值减去真实标签值的平方就是误差平方和；对于w和h，先进行开根处理，再做误差平方，这样可以提升小目标的损失，消除大尺寸框和小尺寸框之间的差异。

开根处理原因：
下图右侧为两个目标bbox候选框，当平移相同的宽和高后，对于小目标的IoU是明显小于大目标的IoU的，所以不适合于IoU与x的线性关系（即类似x和y的处理）。于是下图左侧的根号下的关系能够满足小目标IoU小，大目标IoU大的特征。

3.2 confidence和classes的损失

confidence分为含有object和不含object的损失，即正样本和负样本。在正样本中，真实值为1；负样本真实值为0。于是，confidence 损失需要计算正负样本，而 bounding box 以及 class 损失都只计算正样本的。正样本的 confidence 真实值应该为预测框与真实物体框的 IoU 数值；负样本的 confidence 真实值应该为 0。

3.3 处理目标不均衡

目标检测问题是一个典型的类别数目不均衡的问题，在7×7的grid cell格点中，含有物体的格点一般比较少。所以需要让含有物体的格点在损失函数中的权重更大，让模型更加重视含有物体的格点所造成的损失。于是在bbox坐标误差损失中代入λ_coord取值5；对于不含目标的置信度预测损失代入λ_noobj=0.5。

4. 缺点

1. 对群体性的相互靠近的小目标检测效果差。由于YOLOv1对于每个grid cell值设置预测两个bounding box，且设置的classes类别相同。所以当群体目标聚集在一起时，检测会出现问题。
2. 当目标比例出现不一致时，即新的长宽比，预测能力很差。
3. 主要的错误都是定位不准确。由于直接预测坐标信息，对不常见的目标泛华能力差。

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二、YOLOv2

YOLOv2作者命名为（Better, Faster, Stronger），基于YOLOv1的不足，提出了很多改进方法，主要是保持检测速度，改善recall，提升定位的准确度，同时保持分类的准确性。

1. 网络结构

YOLOv2使用Global Average Pooling，使用Batch Normilazation来让训练更稳定，加速收敛，使model规范化。v2采用 Darknet-19(有19个卷积层和5个maxpooling层)作为特征提取网络，即backbone，Darknet-19整体结构如下：

Darknet-19 与 YOLOv1、VGG16网络对比：

VGG-16： 大多数检测网络框架都是以VGG-16作为基础特征提取器，它功能强大，准确率高，但是计算复杂度较大，所以速度会相对较慢。因此YOLOv2的网络结构将从这方面进行改进。
YOLOv1： 基于GoogLeNet的自定义网络（具体看上周报告），比VGG-16的速度快，但是精度稍不如VGG-16。
Darknet-19： 速度方面，处理一张图片仅需要55.8亿次运算，相比于VGG306.9亿次，速度快了近6倍。精度方面，在ImageNet上的测试精度为：top1准确率为72.9%，top5准确率为91.2%。

YOLOv2模型框架如下：

• Convolutional卷积层(右上侧)由conv2d+BN+LeakyReLU组成；
• 基于Darknet19，移除了最后的卷积层，保留卷积大小3×3卷积核为1024的卷积层(输出13x13x1024)；
• 添加三个3×3的1024卷积核的卷积层；
• 最后输出了一个1×1的Predictor卷积层，输出的个数为我们的检测。
• 并且在最后一个3x3x512层添加了一个Pass Through Layer，使得连接在最后一个卷积层之前做了特征融合。
  

更多具体的训练过程，跳转《目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)》以及《深度学习之目标检测（七）–YOLO v2理论介绍》

2. 改进方法

2.1 Batch Normalization

简称BN层，即批量标准化。在每一层卷积后，都增加了批量标准化（Batch Normalization）进行预处理。
BN层能够对数据进行预处理，完成图像均衡化，解决反向传播的梯度消失/爆炸，去噪等功能，提升训练速度，并且起到一些正则化效果，达到了 2% mAP 的提升，可以移除 Dropout 层。
使用Batch Normalization对网络进行优化，让网络提高了收敛性，同时还消除了对其他形式的正则化（regularization）的依赖。

关于Batch Normalization的更多资料，可以阅读《Batch Normalization原理与实战》 以及 《深度学习笔记（三）：BatchNorm（BN）层》

2.2 High resolution classifier

YOLOv1使用ImageNet的图像分类样本采用 224×224 作为输入，来训练CNN卷积层。然后在训练目标检测时，检测用的图像样本采用更高分辨率的 448×448 像素图像作为输入，但这样不一致的输入分辨率肯定会对模型性能有一定影响。

而YOLOv2采用更高分辨率的分类器，在采用 224224 图像进行分类模型预训练后，再采用 448448 高分辨率样本对分类模型进行微调（10个epoch），带来了4%的mAP提升。

2.3 Convolution with anchor boxes

在YOLOv1中，作者通过全连接层直接预测边界框的位置并且做回归；而在Faster RCNN算法只用卷积层与Region Proposal Network来预测Anchor Box的偏移值与置信度，而不是直接预测坐标值。于是，通过预测偏移量而不是坐标值能够简化问题，让神经网络学习起来更容易，对于卷积层有以下变化：

• 为了使检测所用的特征图分辨率更高，移除其中的一个 pool 层。
• 借鉴Faster RCNN的做法，YOLOv2 移除了 YOLOv1 中的全连接层直接预测，而采用了卷积和 anchor boxes 来确定边界框。
• 在检测模型中，保证特征图有奇数个位置，即YOLOv2 不是采用 448×448大小的图片输入，而是采用416×416大小。由于YOLOv2下采样的步长为32，对于416×416大小，通过5个pooling后最终的特征图大小为13×13，其特征图的只有一个center cell中心位置。
• YOLOv2 使用了 Anchor boxes 之后，每个位置的各个 anchor box 都单独预测一套分类概率值，这和 SSD 比较类似（但 SSD 没有预测置信度，而是把 background 作为一个类别来处理）。YOLOv1 只能预测 7 × 7 × 2 = 98 个 bounding box，而 YOLOv2 则使用 Anchor boxes 之后能预测上千个边界框（13 × 13× num_anchors），提升召回率。
  

2.4 Dimension Clusters

在Faster R-CNN 以及 SSD 中，作者并没有明确地给出采用那些作者给定的 Anchor 或者 Default Box的尺寸，基本上为工程经验得到。于是，YOLOv2尝试统计出更符合样本中对象尺寸的先验框，这样就可以减少网络微调先验框到实际位置的难度。

YOLOv2的做法是对训练集中标注的Anchor Box边框进行K-means聚类分析，以寻找尽可能匹配样本的边框尺寸。如果我们用标准的欧式距离的k-means，会导致尺寸大的框比小框产生更多的错误。

聚类的目的是使 Anchor boxes 和临近的 ground truth boxes有更大的IOU值，因此自定义的距离度量公式为 ：

centroid是聚类时被选作中心的边框，box就是其它边框，d就是两者间的“距离”，IOU越大，“距离”越近。到聚类中心的距离越小越好，但IOU值是越大越好，所以使用 1 - IOU；这样就保证距离越小，IOU值越大。

从下表可以看出，YOLOv2采用5种 Cluster(61.0) 比 Faster R-CNN 采用9种 Anchor(60.9) 得到的平均 IoU 还略高，并且当 YOLOv2 采用9种时，平均 IOU 有显著提高(67.2)。说明 K-means 方法的生成的Anchor boxes 更具有代表性。为了权衡精确度和速度的开销，最终选择K=5。

下图黑蓝图形为在 VOC 和 COCO 数据集上的聚类分析结果，随着聚类中心数目的增加，平均 IoU 值（各个边界框与聚类中心的IoU的平均值）是增加的。综合考虑模型复杂度和召回率，作者最终选取 5 个聚类中心作为先验框，其相对于图片的大小如右边图所示。

2.5 Direct location prediction

在 Faster R-CNN 算法中，是通过预测 bounding box 与 ground truth 的位置偏移值，间接得到bounding box的位置。公式如下：

这个公式是无约束的，预测的边界框很容易向任何方向偏移。因此，每个位置预测的边界框可以落在图片任何位置，这会导致模型的不稳定性。

为了让网络的结果能落在这一范围内，网络使用一个 Logistic Activation来对于网络预测结果进行限制，让结果介于0到1之间。 网络在每一个网格单元中预测出5个Bounding Boxes，每个Bounding Boxes有五个坐标值tx，ty，tw，th，t0，他们的关系见下图（蓝色的是要预测的bounding box，黑色虚线框是Anchor box）：

2.6 Fine-Grained Features

细粒度特征，可以理解成对不同层的物体预测的精细研究。YOLOv2 提出了一种 Pass Through Layer层来利用更精细的特征图，把高分辨率的浅层特征连接到低分辨率的深层特征（把特征堆积在不同Channel中）而后进行融合和检测。

具体操作是：先获取前层的26×26的特征图，将其同最后输出的13×13的特征图进行连接，而后输入检测器进行检测（而在YOLOv1中网络的FC层起到了全局特征融合的作用），以此来提高对小目标的检测能力。

Passthrough层与ResNet网络的shortcut类似，以前面更高分辨率的特征图为输入，然后将其连接到后面的低分辨率特征图上。前面的特征图维度是后面的特征图的2倍，passthrough层抽取前面层的每个2×2的局部区域，然后将其转化为channel维度，对于26×26×512的特征图，经Passthrough层处理之后就变成了13×13×2048的新特征图（特征图大小降低4倍，而channles增加4倍），这样就可以与后面的13×13×1024特征图连接在一起形成13×13×3072的特征图，然后在此特征图基础上卷积做预测。示意图如下：

2.7 Multi-Scale Training

采用多尺度训练，替换固定尺寸训练。作者希望YOLOv2能健壮的运行于不同尺寸的图片之上，所以把这一想法用于训练model中。区别于之前的补全图片的尺寸的方法，YOLOv2每迭代几次都会改变网络参数。每10个Batch，网络会随机地选择一个新的图片尺寸，由于使用了下采样参数是32，所以不同的尺寸大小也选择为32的倍数{320，352……608}，最小320×320，最大608×608，网络会自动改变尺寸，并继续训练的过程。

在测试时，YOLOv2 可以采用不同大小的图片作为输入，在 VOC 2007 数据集上的效果如下图所示。

可以看到采用较小分辨率时，YOLOv2 的 mAP 值略低，但是速度更快，而采用高分辨输入时，mAP 值更高，但是速度略有下降，对于 544 × 544 的输入图，mAP 高达 78.6%。值得注意的是，这只是测试时输入图片大小不同，而实际上用的是同一个采用Multi-Scale Training训练得到的模型。

3. YOLO9000

YOLO9000 是在 YOLOv2 的基础上提出的一种可以检测超过 9000 个类别的模型，其主要贡献点在于提出了一种分类和检测的联合训练策略。

一般来说，检测数据集的标注要比分类数据集打标签繁琐的多，所以 ImageNet 分类数据集比 VOC 等检测数据集高出几个数量级。在 YOLO 中，边界框的预测其实并不依赖于物体的标签，所以YOLO可以实现在分类和检测数据集上的联合训练。

对于检测数据集，可以用来学习预测物体的边界框、置信度以及为物体分类，而对于分类数据集可以仅用来学习分类，但是其可以大大扩充模型所能检测的物体种类。在训练时，如果是检测样本，按照 YOLOv2 的 loss 计算误差，而对于分类样本，只计算分类误差。

通过联合训练策略，YOLO9000 可以快速检测出超过 9000 个类别的物体，总体 mAP 值为 19.7%。从某方面说，YOLOv2的改进策略亮点并不是很突出，但是YOLO9000算是开创之举。

4. 网络训练细节

由于作者在论文中没有体现误差，损失函数等内容，对于相关细节可跳转《目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)》 以及《YOLO v2 损失函数源码分析》

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三、YOLOv3

2018年，作者Redmon在YOLOv2的基础上做了一系列的改进，但是正如作者所说，这仅仅是他们近一年的一个工作报告（TECH REPORT），不算是一个完整的paper，因为他们实际上是把其它论文的一些工作在YOLO上尝试了一下。其核心在于做大做强，再创辉煌。可跳转视频霹雳吧啦Wz《yolo系列理论合集》查看详细讲解。

小小将 认为，YOLOv3 最大的变化为backbone中的残差模型以及采用FPN特征金字塔结构。

其中，在YOLOv3中保留的步骤有：

• 通过划分grid cell单元格来做检测，只是每次划分的数量尺寸不一样。
• 采用 Leaky ReLU 作为激活函数
• 进行端到端的训练，用一个loss function损失函数完成训练
• 保留YOLOv2中的batch normalization批量标准化处理作为正则化、加速收敛和避免过拟合的方法。
• 保留YOLOv2中的多尺度训练，替换固定尺寸训练，即通过采用不同分辨率的图像，在速度和准确率之间选择。

1. 网络结构

YOLOv3 的第一个改进之处就是将 backbone 替换为 Darknet-53。而在 YOLOv2 中采用的是 Darknet-19 这样一个网络。Darknet-53 的top-1准确率相较于 Darknet-19 有比较大的提升，与 ResNet 性能相当，但是FPS即检测速度比 ResNet 要好很多。Darknet-53 如下图所示。YOLOv3最大的变化为使用残差模型和采用FPN(feature pyramid networks)架构。

注：top-1和top-5准确率

模型在 ImageNet 数据集上进行推理，按照置信度排序总共生成 5 个标签。按照第一个标签预测计算正确率，即为 Top-1 正确率；前五个标签中只要有一个是正确的标签，则视为正确预测，称为 Top-5 正确率。

Darknet-53网络结构有如下特点，如下图所示。

• 这个网络主要是由一系列的1x1和3x3的卷积层组成；
• 将convolution卷积层升级为卷积层+BN层+激活层，即每个卷积层后都会跟一个BN层和一个LeakyReLU层；
• 没有采用最大池化层，转而采用步长为2的卷积层进行下采样，即左图框下面的那个卷积，使得输出图像减小为原来的一半；
• 左图中的每个方框框柱的就是一个residual残差结构，将两层卷积层后与主分支的输出进行相加，即右下图；
• 作者说因为网络中有53个convolutional layers，所以叫做Darknet-53（最后的Connected是全连接层也算卷积层）。
  

整个v3结构里面，是没有池化层和全连接层的。前向传播过程中，张量的尺寸变换是通过改变卷积核的步长来实现的，比如stride=(2, 2)，这就等于将图像边长缩小了一半(即面积缩小到原来的1/4)。

YOLOv3的416模型网络结构，即输入图像尺寸为416×416，预测的三个特征层大小分别为52,16,13。结构如下图所示：

• 其中的convolution set卷积集合由五层卷积层组成
• 通过up sample上采样扩大尺寸为原来的两倍
• concatenate完成了通过上采样与来自backbone中的卷积匹配拼接
• 预测器 Conv 1×1 就是一个卷积层，三个分别输出不同shape尺寸的feature map
  

2. 改进方法

2.1 多尺度预测

为了能够预测多尺度的目标，当输入图片为416×416时，YOLOv3基于k-means方法对不同size的目标进行检测（越精细的grid cell就可以检测出越精细的物体），得到的九组预设边界框尺寸，并将其划分到3个尺度特征图上，尺度更大的特征图使用更小的anchor先验框，和SSD类似。这些预设的框被称为 bounding box priors，这个和 Anchor 以及 Default box 其实是一个概念。

在COCO数据集上选择的9种Anchors的尺寸如下所示：

YOLOv3 借鉴了==FPN (feature pyramid networks)==特征金字塔的思路，Concatenate层与来自backbone里的相同特征图大小的残差层拼接，可参考YOLOv3网络结构。在COCO数据集(有80个分类)上进行预测时，每一个预测特征层上会张量为 N × N × [ 3 ∗ ( 4 + 1 + 80 ) ] 。N为特征图大小。

由下采样次数不同，得到的N不同，最终三个Predict(从上到下)的shape分别为：[13, 13, 255]、[26, 26, 255]、[52, 52, 255]。

2.2 目标边界框预测

下图中虚线矩形框为先验框，即预设边界框，实线矩形框为通过网络预测的偏移量计算得到的预测边界框。通过右下角的式子可以计算得出实际预测框 b 的尺寸。

注：虚线框 Anchor 的中心画到了 cell 的左上角，它的中心坐标就是$(c_x,c_y)$，宽度和高度分别是$p_w$和$p_h$，σ是sigmoid函数。sigmoid函数目的是将预测偏移量缩放到0到1之间，能够将预设边界框的中心坐标固定在一个cell$(c_x,c_y)$当中，作者说这样能加快网络收敛。

2.3 正负样本的匹配

• positive正样本：对每一个 ground box 会分配一个 bounding box prior，一张图片中有几个 GT 目标，就有几个正样本。并且将与 GT box 重合度最高（IoU 分数最大）的 bounding box prior 作为正样本。可产生confidence置信度 loss、检测框 loss、类别 loss。其中置信度标签为 1 （亦可选择预测边界框与 GT box 的 ioU 分数）；类别标签对应类别为1，其余为 0。
• ignore忽略样例：对于那些与某个 GT box 重合度超过一定阈值（论文中使用 0.5），但是又不是最大的，则它既不是正样本也不是负样本，直接将其进行丢弃不用于计算损失。
• negative负样本：对于剩下的样本（与所有 GT box 的 IoU 分数都小于 0.5）则认为是负样本。负样本仅仅用于计算置信度损失，置信度标签为 0。

3. 损失函数

对于神经网络来说，损失函数的设计也非常重要。YOLOv3文中并没有直接给出损失函数的表达式。YOLOv3的损失函数主要分为三个部分：目标置信度损失，目标分类损失，目标定位偏移量损失；其中${\lambda }_1，{\lambda }_2，{\lambda }_3$为平衡系数，表示三种loss之间的比例。

3.1 目标置信度损失

目标置信度可以理解为预测目标矩形框内存在目标的概率，采用二值交叉熵损失(Binary Cross Entropy) 方法；$o_i$∈{0, 1} 表示预测目标边界框i中是否真实存在目标，0表示不存在，1表示存在。

假设上图右边蓝色的部分是 bounding box prior，绿色边界框是 GT box，黄色就是预测的 4 个边界框回归参数作用于蓝色的 bounding box prior 得到预测目标边界框。黄色和绿色的边界框的 IoU 就是$o_i$了。可以直接取 0 和 1。

3.2 目标分类损失

目标分类损失同样采用的是二值交叉熵损失，同一目标可同时归为多类，比如猫可归为猫类以及动物类，这样能够应对更加复杂的场景。

需要注意的是，COCO 数据集有 80 个类别，所以类别数在 85 维输出中占了 80 维，每一维独立代表一个类别的置信度。作者使用 Sigmoid 激活函数替代了 YOLOv2 中的 softmax，取消了类别之间的互斥，可以使网络更加灵活。但是经过 Sigmoid 处理可能出现认为目标既是猫又是狗的情况（两个概率都大于 0.5）。所以 80 个概率之和并不是等于 1 的。

3.3 目标定位损失

采用的是真实偏差值与预测偏差值差的平方和，通过左下角的式子能够得到目标定位损失值。

目标定位xywh也是由均方差来计算loss的，其中预测的xy进行sigmoid来与lable xy求差，label xy是grid cell中心点坐标，其值在0-1之间，所以predict出的xy要sigmoid。

4. 性能比较

通过在 COCO 数据集上正确率的对比我们可以看出，相比于其他网络而言，YOLOv3 速度非常的快，但是正确率并没有那么高。而在满足检测精度差不都的情况下，YOLOv3具有更快的推理速度！

当 IoU=0.5 时候的 AP 对应的是 PASCAL VOC 的评价指标了，可见其检测效果对于其他网络而言还是有竞争力的，且速度奇快无比。