目标检测YOLO v1-v5演进

目标检测介绍

目标检测是与计算机视觉和图像处理相关的计算机技术，用于在一张图片中识别出些物体的种类，同时要求标出物体的位置。目标检测已被广泛应用于人脸检测、自动驾驶和视频监控等图像领域。

目标检测中的常见方法，分为one-stage和two-stage两类。One-stage方法首先输入图片，输出Bounding box (bbox)和分类标签，由一个网络完成，该方法以YOLO、SSD为主要代表。Two-stage方法则以Faster-RCNN为代表，输入图片后，首先生成建议区域（Region Proposal），再输入分类器进行分类，两个任务由不同网络完成。

其中，YOLO目标检测是一种突出且优秀的算法，其为“you only look once”的缩写，意为只需浏览一次即可识别出图中物体的类别与位置，且完美地平衡了检测速度和精度之间的关系。YOLO也由最初的YOLO v1发展到现在最新的YOLO v5。

原理简介

一、YOLO v1

2015年提出了第一版YOLO v1，YOLO借鉴GoogleNet而提出了Darknet网络。Darknet是用C语言和CUDA编写的开源神经网络框架，用1x1卷积层+3x3卷积层替代GoogleNet的Inception模块。网络由24 层卷积层接2层全连接组成，如图1：

YOLO v1中的Darknet结构

YOLO v1的框架如图2所示:首先调整图像大小为448×448，随后将图像输入CNN，最后通过非极大值抑制（NMS）保留最终标定框。

YOLO v1的整体框架

每个Bounding box的输出向量

YOLO v1 的核心思想在于将目标检测视为回归问题，其将图片划分成 SxS 个网格，如果目标中心落入某网格单元，则该网格就负责检测该目标。每个网格单元预测 B个边界框（bbox）和类别信息。此外，每个bbox需要预测(x, y, w, h)和置信度共5个值。因此，最终每个网格应预测B个bbox和C个类别，最终输出S x S x (5*B+C)的tensor。

其中，置信度得分反映了bbox包含物体的概率 Pr(Object) 以及bbox的位置准确性 IOU（预测的bbox和真实的物体位置的交并比），置信分数由以上两部分定义：

得到所有bbox后进入非极大值抑制（NMS）阶段。对于每个bbox，按照下式衡量该框是否应该予以保留。

上式为每个网格的类别置信度得分（class-specific confidence scores），这不仅包含了预测的类别信息，也包含了对 bbox 值的准确度。通过设置阈值，可先行筛去类别置信度得分低的bbox，对保留的bbox进行NMS处理，得到最终检测结果。 损失函数包含位置误差，置信度误差，分类误差这三部分。

损失函数

优点：

• YOLO v1的检测速度快，在Titan X 的 GPU 上可达45 FPS；
• 可避免背景错误；
• 能学到泛化特征。
  缺点：
• YOLO v1对邻近物体检测效果差，每个网格只能识别出一个种类；
• 对少见长宽比的物体泛化能力较弱；
• 损失函数不具体。

二、YOLO v2&v3

YOLO v2在YOLO v1基础上进行了一系列的改进，在保持分类精度的同时，提高了目标定位的精度以及召回率。首先，YOLO v2能够适应不同的输入尺寸，并可根据需要自行权衡检测准确率和检测速度；其次，根据层级分类提出了WordTree来混合检测数据集与分类数据集；最后，提出了可同时在检测和分类数据集上进行的联合训练方式，使用检测数据集训练模型识别部分，使用分类数据集训练模型分类部分，扩充检测种类。

对于YOLO v1更为具体的改进包括以下几点：

1. 在每个卷积层后添加Batch Normalization层，舍弃Dropout。
2. 借鉴Fast R-CNN中Anchor的思想，预测bbox与网格的偏移量。
3. 提出Darknet-19，用卷积层代替将全连接层，应对不同尺寸的图像。

不过YOLO v2仍然无法解决同一个网格内物体重叠的问题。YOLO v3则继续在YOLO v2上做了些许改进：

1. 使用残差模型，提出包含53个卷积层的新网络Darknet-53；
2. 采用FPN（feature pyramid networks）架构获取三种大小的特征图，实现多尺度检测。

三、最新研究之YOLO v4&v5：

2020年4月，YOLO v4重磅发布。其在MS COCO数据集上的精度达到了43.5% AP，速度达到65FPS，与 YOLO v3相比分别提高了 10% 和 12%。

YOLO v4首先对相关工作进行总结，并对目标检测框架拆分：
Object Detection = Backbone + Neck + Head

1. Backbone：图像特征提取部分，可利用预训练网络，如VGG16、ResNet-50、 Darknet53, 或轻量级网络Mobilenet、ShuffleNet。
2. Neck：特征增强模块。对Backbone提取到的浅层特征进行增强，如SPP、SAM、FPN, PAN、ASFF, SFAM。
3. Head：检测器。输出所要结果。

此外，将所有所有的调优手段分为两类：“Bag of freebies”和“Bag of specials”。

1. Bag of freebies (BOF)是指在离线训练阶段为了提升精度而广泛使用的调优手段，并不增加模型复杂度。包括一些数据增强的手段，如Random erase、CutOut、MixUp、CutMix。
   

   数据增强方法

2. BOS (Bag of specials)是指在推断过程中增加的些许成本但能换来较大精度提升的技巧。如增大感受野类的SPP/ASPP/RFB，注意力相关的 SE/ SAM，以及激活函数。

YOLO v4总结了以上各种调优技巧，从中寻找最优组合。并在训练过程中，验证了Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials对于YOLO v4的影响。

最终使用的YOLO v4框架组成为：

YOLO v4框架

最后，YOLOv4简化且优化了包括CBN，PAN，SAM在内的算法，可使YOLO v4在单GPU上完成训练。在MS COCO数据集上的检测结果如下：

MS COCO数据集检测结果

自YOLO v4发布的40余天后， Ultralytics公司开源了非官方的YOLO v5，其完全基于PyTorch实现。值得注意的是，每个图像的推理时间达到140 FPS，并且YOLOv5的权重文件大小仅为YOLOv4的1/9。YOLO v5更快，也更小巧！

此外，YOLO v5还支持转ONNX以及CoreML等，方便用户在移动端部署。

YOLO v5

由以上YOLO的发展历程可看出， YOLO系列的发展后期更重视应用落地，没有提出非常新颖的创新点。