6.YOLO V1

YOLO V1 CVPR2016

一、优缺点

       优点：
       1、检测物体的速度很快，对于划分的77的网络，只对492 = 98个bounding box进行判断
       2、假阳性率低，即检测错误的很低，即不是目标误认为目标。
       3、能够学到更加抽象的物体的特征

       缺点：
       1、YOLO V1物体检测精度低于其他的state-of-the-art的物体检测系统，提升了速度，牺牲了精度。
       2、YOLO容易产生物体的定位错误
       3、YOLO对小物体的检测效果不好，尤其是密集的小物体，因为划分的7*7的网格，一个小的网格只能预测两个物体

二、网络结构
       具体的可看下面四中小象学院课件

三、损失函数
       具体的可看下面四中小象学院课件

四、小象学院课程

    其中全连接层得到的特征reshape为S*S*（B*5 + C），S代表的一张图片划分为7*7个网格，S为7，B代表的是对于每一个网格，都有横竖两个不同尺度的框，5表示该框的位置x，y，w，h再加该框是不是物体，C表示的是类别数，每个类别预测的的得分。