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本文来自weixin，本文介绍了R-CNN
基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算 loss以及具体实用过程等。
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引入
目标检测算法是计算机视觉三大基础任务之一，其包括目标定位和目标分类两部分。
在 yolo 系列出来之前，主流的做法是分段式的 R-CNN 系列，主要包括 R-CNN、Fast
R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN 等。
R-CNN 基本结构和原理
R-CNN 的基本结构如下图所示：
R-CNN 主要分为候选区提取和候选区分类两个阶段，并且两阶段分开训练。其主要思想如下。
首先通过选择性搜索（Selective Search）对输入进行超像素合并，产生基础的子区域。然后将小的子区域不断合并成大区域，并从中找出可能存在物体的区域，这个过程即候选区提取（Region
Proposal）。
提取出包含目标的候选区之后，需要对其进行分类，判定目标属于哪一类。可以通过 SVM 或 CNN 等算法进行分类。
R-CNN 的不足与改进
SPP 和 ROI
要实现较为实用的 R-CNN 网络，往往需要对输入样张提取上千个候选区，并对每个候选区进行一次分类运算。于是，后续出现空间金字塔池化（SPP）
和 region of interest（`ROI）等方式进行改进。
其基本思想是，输入图片中的目标区域，经过 CNN 后，得到的特征图中，往往也存在着对应的目标区域，此即
ROI。后续对该特征图（多种尺度）上的 ROI 进行分类，此即 SPP。
通过这种方式，可以共用特征提取部分，只对最后的特征图进行候选区提取和分类。这样就可以极大地减少总的计算量，并提升性能。
Fast R-CNN
但是，SPP 和 ROI 方式，仍旧需要分段训练。其不仅麻烦，同时还分割了 bounding box
回归训练与分类网络的训练。这使得整个函数的优化过程不一致，从而限制了更高精度的可能。
于是，再次对其进行改进：
1.进行 ROI 特征提取之后，将两种损失进行合并，统一训练。这样相对易于训练，且效率更高
2.将 SPP 换做 ROI Pooling
3.对于 bounding box 部分的 loss，使用 Smooth l1 函数，可以提升稳定性
Faster R-CNN
在 Fast R-CNN 中，对 ROI 而非原图的候选区进行分类，提升速度。因此，下一步可以对候选区提取部分进行优化，提升性能。
因此，在 Faster R-CNN 中，不再对原图进行候选区提取，而是直接对经过 CNN 后的特征图进行候选区提取，这部分网络，即
Region Proposal Networks（RPN）。
之后，将候选区分别送入两个子网络，分别用与计算 bounding box 的坐标和候选区的类别。如图
1 所示。
通过这种方式，可以进一步减少计算量，合并两个阶段，并提升精度。
YOLO V1
主要贡献和优势
虽然 Fast R-CNN 已经相当优秀，但是其仍旧不是真正意义上的一体式目标检测网络，其性能仍有提升的空间。
针对 R-CNN 系列的分段式设计的问题，YOLO 提出一种全新的 loss 计算方式，重新定义了目标检测问题，将其定义为回归问题进行训练，同时进行定位和分类的学习。
YOLO 的核心，在于其损失函数的设计。其一体式架构设计，计算量更少，速度更快，易于优化，且满足实时检测的需求。
YOLO V1 具有以下优势：
1.速度极快，易于优化：只需读取一次图像，就可进行端对端优化，可满足实时需求
2.背景误识别率低：对全图进行卷积学习，综合考虑了全图的上下文信息
3.泛化性能好：也是由于综合考虑了图片全局，因此能够更好地学习数据集的本质表达，泛化性能更好
4.识别精度高
当然，相较于 Faster R-CNN ，YOLO v1 存在明显不足：
1.定位精度不够，尤其是小目标
2.对密集目标的识别存在不足
3.异常宽长比的目标识别不佳
基本原理
深度学习任务中，合理的目标设定，是成功的关键因素之一。
Anchor box 的设计
在 R-CNN 系列中，需要先提取候选区，然后再将候选区进行回归微调，使之更接近 groung truth。而
YOLO 直接将其合并为一步，即：回归。但是，YOLO 保留了候选区的思想，只是将其演变为了 anchor
box。
在 YOLO V1 中，首先设定 B 个不同尺寸，宽长比的 anchor box。然后将每张图片划分成S×S的格点，每个格点对应有
B 个 anchor box，共S×S×B个 anchor box，其粗略的覆盖了整张图片。
对于每张图片，均存在初始的S×S×B 个 anchor box，作为初始 bounding box。现在需要做的是，通过学习，不断判定哪些
bounding box 内存在目标，存在什么样的目标，同时不断调整可能存在目标的 bounding
box 的宽长比和尺寸，使之与 ground truth 更接近。
那么，ground truth 又是如何定义的呢？
Ground truth 的生成
目标检测任务，首先需要做的是判定是否包含目标，然后才是判定目标的位置以及类别。
以下图为例，详细讲解从一张图片，生成 ground truth 的过程。
confidence score
如上图所示，首先要做的，就是判定哪些 bounding box 内包含目标。我们可以通过一个置信度得分
confidence score，来判定某个 bounding box 内是否包含目标。
对于上图，我们设定目标中心所在的格点，包含目标。显然，对于图片中目标的 ground truth，该值为
1。
坐标值换算
对于不包含目标的 anchor box，不用计算其坐标。对于包含目标的 anchor box，需要获取其坐标。
在 yolo 中，通过中心位置和尺寸表示坐标，即：(x,y,w,h)
图片的 label 与 groung truth 之间，通过如下方式换算。
如上图所示，狗狗的原始坐标（label）为 。现在需要将其变换为 ground truth。
x,y表示目标中心距离对应格点边界（左上角）的位置，数值相对于格点单元尺寸进行过归一化。w,h为目标边框的尺寸，相对于整图尺寸进行过归一化。
因此，上图狗狗的坐标对应的 ground truth 计算方式为（每个格点尺寸为 1）：
类别概率
目标位置定义完毕后，需要定义目标的类别对应的 ground truth。在 YOLO V1 中，存在如下设定：
每个格点最多只能预测一个目标，即使是共有 B 个 anchor box，因此最多只能包含一个类别。
这一设定，将会导致，对于密集的目标，YOLO 的表现较差。
对于每个目标（每个格点内只允许存在一个），其对应的类别 ground truth 为 one-hot
编码。
映射到 bounding box
由于每张图片初始对应S×S×B个 bounding box，因此需要将上面的 ground truth
进行映射，使之与 bounding box 尺寸对应一致，才能进行比较，计算误差，进行优化。步骤如下：
1.初始化每个格点上的 bounding box 为 0
2.对于存在目标的格点，将于 ground truth 之间 IOU 最大的 bounding box
对应的 confidence score 填充为 1，表示包含目标
3.将包含目标的 bounding box ，填充对应的的 ground box 的坐标和类别值
到这里，就从 label ，得到了用于比较的 target。
推理过程
推理过程较为简单，输入图片，得到一个尺寸为 S×S的特征图，通道数为B×（1+4）+C，其中，B
为每个格点的 bounding box 数目，C 为到预测的目标类别数，1 和 4 分别表示包含目标的置信度和对应的坐标。
由于每个格点只负责预测一个目标，因此只需要包含一个类别向量即可。
在原论文中，S=7，B=2，C=20，因此最后输出尺寸为7×7×30 。
计算 loss
对于每张图片，大多数格点单元不包含目标，其对应的置信度得分为 0。这种目标存在与否的失衡，将会影响最后
loss 的计算，从而影响包含目标的格点单元的梯度，导致模型不稳定，训练容易过早收敛。
因此，我们增加 bounding box 坐标对应的 loss，同时对于不包含目标的 box，降低其置信度对应的
loss。我们用 和
来实现这一功能，且： 。
同时，sum-squared error 还会同等看待 large boxes 和 small boxes
的 loss 。而同等的 loss 对于 large boxes 和 small boxes 的影响是不同的。
为了减缓这种空间上的不均衡，我们选择预测 w 和 h 的平方根，可以降低这种敏感度的差异，使得较大的对象和较小的对象在尺寸误差上有相似的权重。
综上所述，完整的 loss 计算方式如下所示：
其中（以 ground truth 为判定依据）：
 表示是否格点单元i中包含目标；
 表示格点单元i中，第j个预测的 bounding box 包含目标
 意思是网格 i 的第 j 个 bounding box 中不存在对象
因此，上面的 loss 中：
第一行表示：当第 i 个格点中第 j 个 box 中存在目标 (IOU
比较大的 bounding box) 时，其坐标误差
公示的第二行表示：第 i 个格点中第 j 个 box 中存在目标时，其尺寸误差
公示的第三行表示：第 i 个格点中第 j 个 box 中存在目标时，其置信度误差
公示的第四行表示：第 i 个格点中第 j 个 box 中不存在目标时，其置信度误差
公示的第五行表示：第 i 个格点中存在目标时，其类别判定误差
实用过程
在实际使用中，需要预测实际的边框和类别。通常，可能存在多个 bounding box 预测一个目标，存在冗余，需要使用非极大抑制（MNS）来剔除冗余
bounding box。其核心思想是：选择置信度得分最高的作为输出，去掉与该输出重叠较高的预测框，不断重复这一过程直到处理完所有备选框（共
S×S×B个）。
具体步骤如下所示：
1. 过滤掉 confidence score 低于阈值的 bounding box
2. 遍历每一个类别
1. 找到置信度最高的 bounding box，将其移动到输出列表
2. 对每个 Score 不为 0 的候选对象，计算其与上面输出对象的 bounding box
的 IOU
3. 根据预先设置的 IOU 阈值，所有高于该阈值（重叠度较高）的候选对象排除掉
4. 当剩余列表为 Null 时， 则表示该类别删选完毕，继续下一个类别的 NMS
3. 输出列表即为预测的对象
网络结构
Yolo V2
主要贡献
Yolo V2 的主要贡献在于：
1. 利用 wordTree 设计，充分利用分类数据集，弥补目标识别类别数目的不足
2. 重新设计基础网络 darknet-19，输入尺寸可变，从而在同一套模型上，提供速度和精度之间的切换
3. 重新设计 anchor box 和坐标变换格式，使的瘦脸更快，精度更高
关键改进
这篇论文进行了较多的改进优化，主要分为新设计的基础网络 darknet-19，以及新设计 anchor
box 等。至于其他改进，详见论文。
重新定义 Anchor box
在 Yolo V2 中，输入尺寸变为416×416，网络整体缩放倍数为 13，最后得到尺寸为13×13的特征图，并在改尺寸上进行推理预测。
此外，较为重要的是，v2 中，每个 bounding box 负责预测一个目标，因此一个格点内可以预测多个目标，解决了密集目标的预测问题。
此外，不再通过手工选择 anchor box，而是针对特定数据集，通过 k-means 算法进行选择，详见论文。
坐标变换方式
在 yolo v1 中，使用全连接层来直接预测目标的 bounding box 的坐标。训练过程不够稳定，主要来自（x,y）的预测。
而在 Faster R-CNN 中，使用全卷积网络 RPN 来预测 bounding box 相对于
anchor box 的坐标的偏移量。由于预测网络是卷积网络，因此 PRN 在 feature map
网络的每个位置预测这些 offset。
相比于直接预测坐标，预测 offset 更简单，误差更小，可以简化问题，使得网络更容易学习。
原始方案中，预测值 和(x,y)之间，计算方式如下：
该方式下，对坐标没有限制，因此预测的 bounding box 可能出现在任意位置，导致训练不稳定。因此，在
V2 内改为预测偏移量，其计算方式如下所示:
其中， 表示格点单元相对于图像左上角的坐标； 表示先验框的尺寸 (bounding box prior)，预测值为 。
对于预测的 bbox 的中心，需要压缩到 0-1 之间，再加上 anchor
相对于grid 在 x 和 y 方向上的偏移。这一点，和 yolo v1 是一致的
对于预测的 bbox 的宽高，这个和 faster RCNN 一样，是相对于
anchor 宽高的一个放缩。exp(w) 和 exp(h) 分别对应了宽高的放缩因子
对于预测的 bbox 的置信度，则需要用 sigmoid 压缩到
0-1 之间。这个很合理，因为置信度就是要0-1之间。
对于预测的每个类别，也是用你 sigmoid 压缩到0-1之间。这是因为类别概率是在0-1之间
最后通过换算得到的为在当前特征图尺寸上的坐标和尺寸，需要乘以整体缩放因子(32)，方可得到在原图中的坐标和尺寸。
这种参数化的方式，使得神经网络更加稳定。
多尺度融合
13×13的输出特征图，可以很好的预测较大尺寸的目标，但是对于小尺寸的目标，可能并不太好。
因此，在 YOLO v2 中，除了使用13×13的特征图，还使用其之前层尺寸为26×26和52×52的特征图，并进行多尺度融合。不同尺寸之间，通过如下形式，进行特征融合。
例如，26×26×256通过这种方式，将变为13×13×1024的 tensor。
具体融合形式，详见图 9。
Darknet-19
大多数 detection 系统以 VGG-16 作为基础的特征提取器 (base feature
extractor)。但是 vgg-16 较为复杂，计算量较大。
Yolo V2 使用一个定制的神经网络作为特征提取网络，它基于 Googlenet 架构，运算量更小，速度更快，然而其精度相较于
VGG-16 略微下降，称之为 darknet-19。
与 VGG 模型类似，大多数使用3×3的卷积层，并在每一次 pooling 后，通道数加倍。此外，使用全局池化
( GAP，global average pooling ) 来进行预测。同时，在3×3的卷积层之间，使用1×1的卷积层来压缩特征表达。此外，使用
batch normalization 来稳定训练，加速收敛以及正则化模型。
完整的网络层如下所示：
Yolo V3
Yolo V3 只是对 Yolo v2 进行了一次较小的优化，主要体现在网络结构上，提出了 darknet-53
结构，作为特征提取网络。最后，Yolo V3 在小目标的识别上改善较大，但是中等目标和大目标的识别方面，表现略微下降。
网络结构如下所示：
最后附上一张性能表现图：
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