YOLO v1

论文地址：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

You Only Look Once（YOLO）能够快速进行目标检测，不想R-CNN需要进行region proposal、exact feature、svm回归等分多个步骤，YOLO只需要输入需要检测的图像便可以直接出结果

1、首先将输入图像分为n*n的grid，如果object的中心落在这个grid中，这个grid负责检测这个object的类型和位置

2、每个grid需要预测B个bounding box和confidence score，confidence定义为Pr（Object）*IoU，如果这个grid中没有object，那么confidence应该为0

3、每个bounding box含有五个需要预测的值：x、y、w、h和confidence，（x,y）为box相当于gird的坐标中心，w、h为width和height是关于整个图像的

4、每个grid还要预测C种类型概率

对于本文S=7，B=2，C=20

也就是把输入图像分为7*7的grid，每个单元格预测2个bounding box，一共有20种分类

整体网络结构如上

使用了leaky ReLU

loss functioin:

输出tensor为S*S*(B*5+C)

也就是S*S对应input image的网格划分，1*(B*5+C)对应到input image中的一个grid，B对应了每个grid中存在B个bounding box，C对应了grid中对应每个类别的概率

推荐听吴恩达讲的YOLO，比较容易理解https://mooc.study.163.com/learn/2001281004?tid=2001392030

YOLO v2

论文地址：YOLO9000: Better, Faster, Stronger

相较于YOLO v1的改进

1、加入了Batch normalization

对所有卷积层都加入BN，mAP提高了2%，增加正则化效果，可以移除dropout

2、高分辨率的分类器

目前基本上所有算法都使用ImageNet进行pre-trained，YOLO v1使用224*224的图像进行pre-trained，在detection的时候使用的是448*448

在YOLO v2上使用了ImageNet中448*448进行10epoch的fine-tuning，这让网络可以在高分辨率下表现更好

3、在卷积层上使用anchor box

移除了YOLO v1中的FC层，使用anchor来预测bounding box，移除了一层pooling得到更高分辨率的feature map，将输入分辨率收缩为416*416以方便确定中心，最终的feature map为相较于输入缩小32倍的13*13

在YOLO v1每张图片只进行98次detection，在v2使用anchor box的情况下，可以进行上千次detection

4、Dimension Clusters

使用anchor机制会产生两个问题，第一个就是anchor是需要手工选择的，anchor选择的好坏影响到最终的结果。在本文中提出使用k-means聚类来自动选择anchor

我们使用来定义距离，

最终根据实验结果表明，当k=5，也就是anchor数量为5的时候，效果和效率最平衡，和手工选择的anchor相比，很少有宽短的anchor，更多是长瘦的anchor

5、Direct location prediction

对于使用anchor box的另一个问题就是模型不稳定，特别是在早期过程中。较多的不稳定发生在对box(x,y)位置的预测

对于output feature map的每个cell需要预测5个anchor box，对于每个box需要预测五个值，每个cell的左上角为，bounding box宽高为

6、Fine-Grained Features.

对于使用output feature map尺寸为13*13的时候，对于大目标的检测效果很好，为了提高对小目标的检测，需要融入高分辨率的feature map的信息，和SSD不同的地方在于，SSD是对于高分辨率的feature map也是使用对低分辨率feature map相同的操作，都进行预测，而YOLO v2是将上一层26*26的feature map通过调整通道数和13*13的feature map concatenate在一起，类似于ResNet中对于不同尺寸feature map映射的方法一样，也就是把26*26*512变成13*13*2048就可以和之前13*13的feature map concatenate

7、多尺度训练

为了YOLO可以对于多尺寸输入更鲁棒，每10个batch随机选取一次新的输入尺寸，，这就使得网络可以对于多尺寸的输入更好的应对

8、Darknet-19

GoogLeNet比VGG16更好，文本还自己提出了一种分类的网络Darknet-19用来作为YOLO v2的主干网络，像VGG一样使用3*3小卷积核进行卷积，借鉴（NetWork in network）MIN中global average pooling来进行预测，还在3*3卷积前使用1*1卷积降维，使用BN来加速收敛和正则化

最终本文的模型Darknet-19含有19个卷积层，5个maxpooling

YOLO v3

论文地址：YOLOv3: An Incremental Improvement

（建议大家看看原论文，这篇文章写得很随意，完全不像是论文，开头写自己最近一年没怎么做研究，花了很多时间在twitter上，还玩了一段时间GAN，对于YOLO的改进完全没有什么兴趣，只是采用一点小改动让它变得更好，最后结尾说不要@他，他终于离开Twitter）

1、Bounding Box Prediction

2、Class Prediction

使用logistic classfier取代softmax，使用binary cross-cross-entropy loss来训练

3、Predictions Across Scales

YOLOv3在3个不同scale上预测box，使用feature pyramid networks提取各scale feature，最后的tensor为，其中3个box，4个box的offset，80种类别，1个ojbect分类

4、Feature Extractor

提出了新网络，加入了residual，含有53个卷积层，称为Darknet-53

最后

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