YOLO算法入门知识概念

1.two-stage && one-stage

two-stage(两阶段)：Faster-rcnn,Mask-Rcnn系列（5EPS）---多了预选环节
one-stage(单阶段)：YOLO系列（速度快）---实时检测时常用

2.Map指标：综合衡量控制效果

包含了精度和recall(召回率)两个部分

3.IOU(交集与并集的比值)

IOU = Area of Overlap/Area of Union(交集/并集)
这里的交集和并集指的是真实值和预测值之间的关系

4.Precision && Recall(精度和召回率)

Precision = TP/(TP + FP)  
Recall = TP/(TP + FN)

5.Map值

需要把所有阈值都考虑进来，Map就是所有类别的平均。（综合考虑精度P和召回率R的值）

6.YOLO-V1

①经典的one-stage方法。
②You Only Look Once，名字就已经说明了一切。
③把检测问题转化成回归问题，一个CNN就搞定了。
④可以对视频进行实时检测，应用领域非常广。

优点:快速，简单!
问题1:每个Cel只预测一个类别，如果重叠无法解决。
问题2:小物体检测效果一般，长宽比可选的但单一。

损失函数：