yolov1， yolo v2 和yolo v3系列分析
目标检测模型主要分为two-stage和one-stage， one-stage的代表主要是yolo系列和ssd。简单记录下学习yolo系列的笔记。
1 yolo V1
yolo v1是2015年的论文 you only look once：unified，real-time object detection 中提出，为one-stage目标检测的开山之作。其网络架构如下：（24个卷积层和两个全连接层，注意最后一个全连接层可以理解为14096到11470（7730）的线性变换）
yolo v1的理解主要在于三点：
1.1 网格划分： 输入图片为448448，yolo将其划为为49(77)个cell, 每个cell只负责预测一个物体框， 如果这个物体的中心点落在了这个cell中，这个cell就负责预测这个物体
1.2 预测结果：最后网络的输出为7730， 也可以看做49个1*30的向量，每个向量的组成如下： (x, y, w, h, confidence) *2 + 20; 即每一个向量预测两个bounding box及对应的置信度，还有物体属于20个分类（VOC数据集包括20分类）的概率。
1.3 Loss 函数理解：loss函数如下图所示，下面几个概念需要理清楚
s2：最后网络的输出为7730， 因此49个cell；
B: 每个cell（1*30）预测了两个bbox，因此B=2，只有和ground truth具有最大IOU的bbox才参与计算
7*7的正掩膜obj：最开始进行网络划分时，ground truth的中心点落在了该cell中，则该cell出值为1；只有为1出的cell才参与计算
7*7的反掩膜noobj：正掩膜取反。
(1) 坐标预测损失（coordinate loss） : 上面损失函数的第一部分是对预测bbox的坐标损失，如下图所示，有两个注意点：一是对宽高取平方根，抑制大物体的loss值，平衡小物体和大物体预测的loss差异；二是采用了权重系数5，因为参与计算正样本太少(如上面7*7掩膜中只有三个cell的坐标参与计算)，增加权重
（2）置信度损失（Confidence loss） ：第二部分是正负样本bbox的置信度损失，如下图所示；注意下ground truth的置信度： 对于正样本其置信度为预测框和ground truth之间的IOU1, 对于负样本，置信度为IOU0；另外由于负样本多余正样本，取负样本的权重系数为0.5
（3）分类损失(Classification Loss) : 第三部分是预测所属分类的损失，如下图所示，预测值为网络中softmax计算出，真实值为标注类别的one-hot编码（可以理解为20分类任务，若为第五类，则编码为00001000000000000000）
yolo v1的主要特点
(1) 优点: one-stage，速度快
缺点:
(1) 不支持拥挤物体的检测（划分网格时一个cell只预测一个物体）
(2) 对小物体的检测效果差, 且对新的宽高比物体检测效果不好
(3)网络中没有使用batch normalization
下面是pytorch的实现的Yolo V1 network 和 loss计算方式：（未经实验，仅供理解用）
Yolo_loss
Yolo V1 network
2. Yolo V2
Yolo V2是在2016年的Yolo9000: Better, Faster, Stronger 中提出的， 采用了新的网络模型，称为Darknet-19, 包括19个卷积层和5个maxpooling层，相比Yolo V1的计算量减小了33%左右。其结构如下：
在ImageNet上预训练的结构：
进行检测任务训练时模型结构：（引入了不同尺度特征融合）
Yolo V2 主要对Yolo V1进行了五处改进：
(1) 加入Batch Normalization, 去掉dropout
(2) High resolution classifier (高分辨率图片分类器)
(3) 引入 Anchors
(4) Fine-grained Features (低层和高层特征融合)
(5) Multi-scale Training （不同尺度图片的训练）
2.1 High resolution classifier （4% mAP）
yolo v1中分类器在ImageNet数据集（224224）上预训练，而检测时图片的大小为448448，网络需要适应新的尺寸，因此yolo V2中又加入了一步finetune，步骤如下：
a， 在ImageNet上预训练分类器（224*224），大概160个epoch
b，将ImageNet的图片resize到448*448，再finetune 10个epoch， 让模型适应大图片
c， 采用上述预训练的权重，在实际数据集上finetune（416416），最终输出为1313
2.2 Anchors
借鉴Faster RCNN中Anchor的思想，通过kmeans方法在VOC数据集（COCO数据集）上对检测物体的宽高进行了聚类分析，得出了5个聚类中心，因此选取5个anchor的宽高： (聚类时衡量指标distance = 1-IOU(bbox, cluster))
COCO: (0.57273, 0.677385), (1.87446, 2.06253), (3.33843, 5.47434), (7.88282, 3.52778), (9.77052, 9.16828)
VOC: (1.3221, 1.73145), (3.19275, 4.00944), (5.05587, 8.09892), (9.47112, 4.84053), (11.2364, 10.0071)
这样每个grid cell将对应5个不同宽高的anchor， 如下图所示：(上面给出的宽高是相对于grid cell，对应的实际宽高还需要乘以32)
关于预测的bbox的计算：(416416-------1313 为例)
(1) 输入图片尺寸为416416, 最后输出结果为1313125，这里的125指5（5 + 20），5表示5个anchor，25表示[x, y, w, h, confidence ] + 20 class ）,即每一个anchor预测一组值。
(2) 对于每一anchor预测的25个值， x, y是相对于该grid cell左上角的偏移值，需要通过sigmoid函数将其处理到0-1之间。如13*13大小的grid，对于index为（6, 6）的cell，预测的x, y通过sigmoid计算为xoffset, yoffset, 则对应的实际x = 6 + xoffset, y = 6+yoffset， 由于0 (3) 由于上述尺度是在13*13下的，需要还原为实际的图片对应大小，还需乘以缩放倍数32 实际计算代码如下： 2.3 Fine-Grained Features 由上面网络架构中，可以看到一条shortcut，将低层的的feature map（2626512）和最后输出的feature map（13131024）进行concat，从而将低层的位置信息特征和高层的语义特征进行融合。另外由于2626尺度较大，网络采用Reorg层对其进行了reshape，使其转变为1313，如下图所示： 2.4 Multi-scale Training 上述网络架构中，最后一层的（Conv22）为11125的卷积层代替全连接函数，可以处理任何大小的图片输入，因此在训练时，每10个epoch，作者从320×320, 352×352, … 608×608选一个尺度作为输入图片的尺寸进行训练，增加模型的鲁棒性。（当尺度为416416时，输出为1313125；输入为320320，则输出为1010125） Yolo V2的特点： (1)采用Darknet19网络结构，层数比Yolo V1更少，且没有全连接层，计算量更少；模型运行更快； (2) 使用卷积代替全链接：解除了输入大小的限制, 多尺度的训练使得模型对不同尺度的图片的检测更加鲁棒 (3) 每个cell采用5个anchor box进行预测，对拥挤和小物体检测更有效 3. Yolo 9000 Yolo 9000是和yolo v2在同一篇文章中提出，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， 具体细节参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35325884 4. Yolo V3 Yolo V3是在2018年的文章YOLO V3: An Incremental Improvement 中提出，Yolo V3网络结构为DarkNet53， 如下图所示：(有ResNet， FPN的思想)。Yolo V3每个网格单元预测3个anchor box，每个box需要有(x, y, w, h, confidence)五个基本参数，然后有80个类别（COCO数据集） 的概率，所以3*(5 + 80) = 255。（y1， y2，y3的深度都是255） 相比于Resnet，Darknet中的残差结构如下： 采用FPN的思想，将不同尺度的Feature map进行融合，并在每个尺度上进行预测，如下图所示： yolo_v3也和v2一样，backbone都会将输出特征图缩小到输入的1/32，通常都要求输入图片是32的倍数，Yolo v3中的DarkNet 53 和yolo v2 的DarkNet 19对比如下图所示：
