目录

1. 前言
2. 论文基本信息
3. 论文出发点和思路
4. 算法基本流程
5. 具体实验分析
6. YOLOv1个人总结
7. 改进-YOLOv2
   1. 出发点
   2. 改进方案
   3. 改进结果
8. 改进-YOLOv3
   1. 出发点
   2. 改进方案
   3. 改进结果

前言

YOLO作为最早的One-stage算法框架，实现了保持较好性能的前提下保证了模型较快的速度和轻便的性能。从Yolov1->Yolov3，三个版本的迭代也可以很好地观察作者进行性能提升的思路和方法。

论文基本信息

作者信息:Joseph Redmon,华盛顿大学phD，YOLOv1-v3作者，相关研究还有Xnor-net等。

YOLO官网

YOLOv1_Paper

YOLOv2_Paper

YOLOv3_paper

论文出发点和思路

YOLOv1设计的出发点建立于人本身对图片的认知本身快速与准确的：只需要对整张图片扫描一次即可快速获取物体的类别与位置信息:You Only Look Once。其他主流物体检测算法，如DPM（defaormable parts models）通过sliding windows的方式，通过在每个spaced local位置设置分类器实现检测任务。RCNN系列通过two-stage的方式，且RCNN和Fast RCNN是无法实现端到端训练的。

YOLOv1首次通过One-Stage的方式实现Object Detection的任务，将整个任务作为bounding box的位置和类别的回归任务。下图可以简单描述YOLOv1的工作原理，YOLOV1通过直接在全图上利用卷积网络实现位置和类别的预测。这种方案的优势在于：速度快，不需要复杂的pipeline设计，标准的YOLO检测速度可以达到45FPS，Fast YOLO可以达到155FPS，当时的YOLO的检测mAP可以达到其他实时系统的两倍以上；YOLO能够更好地利用global的信息，减少背景错误；YOLO的泛化性更强。

算法基本流程

YOLOv1：

• Unified Detection:

YOLO将图片分为S*S的栅格，每个栅格对中心落在栅格内部的物体负责。每个栅格会预测B个bounding box，confidence信息和位置信息:x,y,w,h。其中confidence信息表示为条件概率的形式:confidence=Pr(Object)\*IOU ，即如果bounding box预测无物体，则Pr(object)=0 ，则confidence为0，如果预测有物体，则confidence为预测box和gt的IOU。其中,x,y表示预测的bounding box的中心与栅格边界的相对位置，w，h表示为bounding box的width,height相对于整幅图像的比例。另外每个grid cell还会预测c类的conditional confidence:Pr(Class_i|Object) ,infer过程中通过Pr(Class_i|Object)\*Pr(Object)\*IOU 来作为bounding box的类预测confidence。注意这里的class confidence只针对c个类，而bounding box的confidence则针对每个box。

• Network Design:

YOLO的网络借鉴了GoogleNet，通过1*1和3*3的卷积层替代了Inception结构。标准的YOLO网络有24层卷积层，后接两层全连接层，而Fast Yolo则只有9层卷积层。YOLO的输出tensor大小为7*7*30。与prediction的siz相匹配。

• Training:

先在ImageNet 1000-class分类任务上的进行网络的Pretrain，使用上述网络中的前20层卷积层， 后接一个average-pooling层和一个全连接层。将Pretrain得到的前20层全连接层作为Detection网络的前置网络，并加入后续的4层卷积层以及两个全连接层，最后层预测得到class probility 以及bounding box coordinates 。其中w,h,x,y需要归一化到0-1，以保证w,h小于图片尺寸，且位置在特定的grid cell边界范围内。

• Loss设计 Loss采用sum-squared error loss，但是对不同类的loss采用了不同的权重设计：
  • coordinates error需要有更高的权重
  • no-object的栅格数目比重很大，其所占的loss很大，需要降低no-object的loss权重，降低对网络的贡献率
  • 大物体小物体的误差容忍率应该是不一致的，小物体偏移对IOU影响更大，作者采用原本height和width的平方根代替原始值

训练过程中，可能存在多个box预测同一个物体，则只取IOU最大的predictor作最终的预测，最终的loss设计如下：

具体实验分析

• PASCAL VOC 2007实验结果：Faster-RCNN VGG-16的mAP高于YOLO，但是速度是YOLO的6倍多，而Faster-RCNN ZF速度慢于YOLO，但是mAP也小于YOLO。

• VOC2007错误分析：与Fast RCNN进行比较，可见YOLO的位置定位误差较大，但是background的误差小。因为本身YOLO采用grid cell进行预测位置的方式，因为损失了较多的细节信息，造成了位置定位不准。

• VOC 2012:YOLOv1的性能与RCNN-VGG性能相当，主要是在小物体上的性能不如RCNN

YOLOv1个人总结

YOLOv1的缺陷也是比较明显的：

• 每个grid cell只预测2个bounding box，且不同cell之间的预测为互斥关系，所以对于相近的物体预测效果不好。
• default box的尺寸需要从训练数据中学习得到，强依赖于训练数据的物体尺寸，且没有先验的尺寸，网络学习难度变大。
• 网络最后的输出feature为7*7尺寸，小物体信息损失严重，小物体检测效果差。

改进-YOLOv2

出发点

YOLOv2(YOLO9000),从三个维度进行YOLOv1的改进：Better,Faster,Stronger 。其中，Stronger主要利用分类结果进行训练，从而能够检测更多类别。

本文重点关注前两项优化内容。YOLOv1的两个主要缺陷为：大量的localization error和相对proposal-based方案的较低的recall。常见的提高detector的性能的方案是采用更大，更深的网络结构，但是这会影响模型的速度。所以作者没有单纯地加宽加深网络结构，而是采取了更好的representation，而让网络更好的学习（主要是Box和对应loss的设计），同时也采用了一系列tricks以及修掉原本YOLOv1本身存在的一些问题。

改进方案

作者的改进方案如下：

• BN层：在对所有卷积层加入BN层后，提升了2%的mAP
• High Resolution Classifier:YOLOv1训练分类网络时采用的input size为224X224，但是detection网络采用的输入为448X448，意味着detection网络训练的过程中需要重新学习更大的输入尺寸。YOLOv2先将分类网络在448X448的输入下进行finetune,然后进行detection网络的finetune，提升了4%的mAP
• Convolutional With Anchor Boxes:采用anchor box的方式进行bounding box的预测。首先移除了YOLOv1的全连接层以卷积层替代，移除最后的pooling层，增大输出的size，输入的图片size由448X448->416X416,目的是为了保持输出为13X13的奇数，以保留图片正中间的grid cell位置（作者认为这对图片中间的大物体预测有帮助）。另外box的class的预测仍然沿用之前的YOLOV1的策略。该方案的收益是提高了7%的recall，但是accuracy下降:69.5mAP@81%recall->69.2mAP@88%recall。

• Dimension Clusters:采用K-means进行box的聚类，相同情况下，能够比hand picked得到的box有更高的Avg IOU。

  

• Direct location prediction:默认的bounding box的center point的预测方案：

该方案的问题是偏移的最大值与anchor box的大小有关，没有其他约束，导致center点的位置有可能到图像中的任意位置，导致模型训练不稳定。所以作者沿用原先YOLO的预测位置的方式：

通过Dimension Clusters和Direct location prediction的方式，提高了anchor-version 5% mAP,示意图如下：

• Fine-Grained Features:通过pass-through（stacking adjacent features into diffrent channels）的方式将前置的feature层（26X26）与原先的feature map进行concat，融合多尺度性能，能够提高1% mAP。
• Multi-Scale Training:为了让YOLOv2对input_size有更强的鲁棒性，模型训练过程中每10个batches会选择一个新的image size输入:{320,352,…,608}。
• Faster:设计了Darknet-19 : 5.58 billion operation, 72.9% top1 accuracy , 91.2% top5 accuracy on ImageNet.:

改进结果

YOLOv1->YOLOv2改进：

PASCAL_VOC2007:实现了速度和性能良好的trade-off：

PASCAL_VOC2012性能比较：性能基本一致，但是YOLOv2更快：

COCO性能比较：COCO小物体更多，IOU=0.5下，性能与Faster-RCNN和SSD300基本相当，但是速度更快：

改进-YOLOv3

出发点

原先YOLOv2的没有结合多尺度特征进行预测，pass-through的方案虽然实现了浅层特征的融合，但是也改变了特征的空间分布。YOLOv2的backbone-darknet19还有提升的空间。

改进方案

YOLOv3的改进更多地借鉴了诸如SSD，Faster-rcnn，FPN的优点，主要改进如下：

• Predictions Across Scales：参照FPN的设计，对原本13X13的输出feature进行上采样，分别得到26X26和52X52尺寸的feature，并与浅层的featue进行concat，最后通过卷积层进行预测。K-means采用的cluster数目为9。
• Feature Extractor：加深了backbone的层数，并且引入Resnet的残差结构，实现了低运算量下较好的性能：

改进结果

COCO数据集上的性能：可见YOLOv3的性能与SSD基本一致，但是比SSD快3倍，低于RetinaNet，但是RetinaNet的infer时间为YOLOv3的3.8倍，且0.5IOU下两者的性能比较接近。