性能比较

Pascal VOC 2007上的实时系统。YOLO是有记录以来最快的Pascal VOC检测检测器，其准确性仍然是任何其他实时检测器的两倍。

(资料图片)

结构

在结构上，YOLO 模型由以下部分组成：

该网络的第一个版本基于GoogLeNet的架构。卷积层接MaxPool层级联，最后以两个全连接层的级联作为结束。

此外，作者训练了Fast YOLO架构的更快版本，包含更少的卷积层（9而不是24）。两个模型的输入分辨率均为 448x448，但网络主要部分的预训练通过分辨率为 224x224 的分类器训练。

在此结构中，原始图片被划分为 S x S 单元格（在原始 7 x 7 中），每个单元格预测 B 个边界框，这些 bbox 中存在目标的置信度，以及 C 类的概率。每条边的单元格数是奇数，因此图像的中心有一个单元格。这比偶数具有优势，因为照片的中心通常有一个主要目标，在这种情况下，主要的预测是在中心单元格中进行的。在区域数量为偶数的情况下，中心可能位于四个中央区域中的某个位置，这降低了网络的置信水平。

置信度值表示模型对给定 bbox 包含某个目标的置信度，以及 bbox 预测其位置的准确度。事实上，这是IoU存在物体概率的乘积。如果单元格中没有目标，则置信度为零。

每个 bbox 由 5 个数字组成：x、y、w、h 和置信度。（x， y）为单元格内 bbox 中心的坐标，w 和 h为 bbox相对于整个图片尺寸的归一化的宽度和高度，即归一化从 0 到 1 的值。置信度是预测的 bbox 和GT框之间的 IoU。每个单元格还预测目标类的 C 个条件概率。每个单元格仅预测一组类别，而不考虑 bbox的数量。

因此，在一次前向中，预测了 S×S×B个包围框。他们中的大多数框的置信度都很低，但是，通过设置一定的阈值，我们可以去除其中的很大一部分。但最重要的是，（与竞争对手相比）检测率提高了几个数量级。这是非常合乎逻辑的，因为所有类别的所有 bbox 现在只需一次预测。对于不同的实现，原始文章给出了从 45 到 155 的FPS。尽管与以前的算法相比，mAP的准确性仍然有所下降，但在某些问题中，实时检测更为重要。

得到检测框

由于与物体中心相邻的单元格也可以产生bbox，从而导致框过多，因此有必要选择其中最好的。为此，使用NMS技术，其工作原理如下。此类的所有 bbox，置信度低于给定阈值的那些将被丢弃。对于其余部分，执行IoU的成对比较过程。如果两个框的 IoU > 0.5，则丢弃置信度较低的框。否则，两个框都会保留在列表中。因此，类似的框被抑制了。

损失函数是组合的，具有以下形式：

第一项是目标中心坐标的损失，第二项是框尺寸的损失，第三项是目标的类损失，如果目标不存在，则第四项是类的损失，第五项是在框中找到某个目标的概率。

需要 lambda 系数来防止置信度变为零，因为大多数单元格中没有目标。1(obj,i)表示的中心是否出现在单元格 i 中，1(obj,i,j)表示单元格 i 中的第 j 个 bbox 负责此预测。

优势

高速

局限性

YOLOv2 / YOLO9000

作者

Joseph Redmon, Ali Farhadi

主要论文

“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”, publication date 2016/12

代码仓库

性能比较

Pascal VOC 2007的检测框架。YOLOv2 比以前的检测方法更快、更准确。它还可以以不同的分辨率运行，以便在速度和准确性之间轻松权衡。每个 YOLOv2 条目实际上是具有相同权重的相同训练模型，只是以不同的大小进行评估。所有计时信息均在 Geforce GTX Titan X 上测试。

结构特点

具有维度先验和位置预测的边界框。我们将框的宽度和高度预测为聚类质心的偏移量。我们使用 sigmoid 函数预测框相对于中心坐标的偏移。

训练分类器后，从网络中删除最后一个卷积层，添加三个具有 1024 个滤波器的 3x3 卷积层和一个具有检测所需输出数量的最终 1x1的卷积层。在 VOC 的情况下，它是 5 个 bbox，每个 bbox 有 5 个坐标，每个 bbox 有 20 个类，总共有 125 个滤波器。

ImageNet vs WordTree上的预测。大多数 ImageNet 模型使用一个大的 softmax 来预测概率分布。使用WordTree，我们对共同下义词执行多个softmax操作。

使用 WordTree 层次结构合并数据集。使用WordNet概念图，我们构建了一个视觉概念的分层树。然后，我们可以通过将数据集中的类映射到树中的合成集来将数据集合并在一起。这是 WordTree 的简化视图，用于说明目的。

优势

YOLOv3

作者

Joseph Redmon, Ali Farhadi

主要论文

“YOLOv3: An Incremental Improvement”, publication date 2018/04

代码仓库

性能比较

YOLOv3 的运行速度明显快于具有相当性能的其他检测方法。从M40或Titan X开始，它们基本上是相同的GPU。

结构

这是模型的增量更新，即没有根本上更改，只有一组改进技巧。

总体结构

不起作用的方法

优势

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来源：新机器视觉

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