YOLOv1

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论文简述

YOLOv1
一个实时目标检测模型，因对整张图片进行检测（Unified Detection），使用卷积进行滑动窗口的实现，大大提高了对象检测的效率。因为第二段是论文的核心内容，因此本文将YOLOv1的第二段进行主观式理解与翻译，如有不对还请指正。你可以在这里下载

理解式翻译

以下为论文原文翻译

2.统一检测

Ⅰ.

  1. 将目标检测的分离组件统一到一个神经网络
  2. 使用整张图片的特征预测bounding box（以下简称bbox）
  3. 同时预测一张照片的所有bbox和类别
  4. 此网络考虑整张图片和所有目标
  5. 端到端训练、实时、高平均精度

Ⅱ.

  1. 将图片分成$S \times S$的网格
  2. 如果对象的中心点落在一个cell中，这个cell就负责检测这个目标

Ⅲ.

  1. 每个cell预测B个bbox和这些bbox的置信度
  2. 置信度反映了：模型有多确信box包含一个对象；box预测得有多精确
  3. 定义置信度$=Pr(Object) \ast IOU_{pred}^{truth}$
  4. cell中没有对象时，置信度为0
  5. 否则置信度=介于预测box与真实值之间的IOU

Ⅳ.

  1. 每个bbox包含五个预测值：$x,y,w,h,confidence$
  2. $(x,y)$坐标代表box相对于cell边界的中心点
  3. 相对于整个图像预测宽度和高度
  4. 最后，置信度代表介于预测box与真实box之间的IOU

Ⅴ.

  1. 每个cell预测了C个条件类别概率，$Pr(Class_{i} \mid Object)$
  2. 这些概率是在cell包含一个对象的条件下成立的
  3. 只预测每个cell中国的类别可能性的一个集合，而不管B个box的数量

Ⅵ.

  1. 测试时，将条件类别概率×每个box的置信度预测值，从而得到了每个box特定类别的置信度：
    B5OT9x.png
  2. 这些置信度编码了：在box中出现某个类别的可能性；预测box有多适合目标

Ⅶ.

  1. 为了在PASCAL VOC（以下简称PV）上测试YOLO，令S=7，B=2，PV有20个类别，所以C=20，最终预测值是一个7×7×30的张量

2.1 网络设计

BIj081.png

Ⅰ.

  1. 使用卷积神经网络实现这个模型并在PV数据集上评估
  2. 初始化卷积层，从图片中提取特征，然后使用全连接层预测输出可能性和坐标

Ⅱ.

  1. 网络结构受GoogLeNet启发
  2. 有24层卷积层和2层全连接层
  3. 为了代替GoogLeNet中的inception模块，使用了1×1reduction层和3×3卷积层

Ⅲ.

  1. 训练了YOLO的更快版本，为了达到更快的边界预测
  2. Fast YOLO使用了更少的卷积层（9层而非24层）以及层中更少的过滤器
  3. 所有的训练和测试参数介于YOLO与Fast YOLO之间

2.2 训练

Ⅰ.

  1. 在ImageNet上预训练了卷积层
  2. 为了预训练使用了前20层卷积+一个平均池化层+一个全连接层
  3. 训练大约一周，在ImageNet 2012验证集中是top5，88%的准确率
  4. 使用Darknet框架做所有的训练和推导

Ⅱ.

  1. 然后将模型转化为执行检测
  2. Ren等证明预训练卷积层和全连接层可提升性能
  3. 以此为鉴，我们加了4层卷积层和2层全连接层，并随机初始化权重
  4. 检测需要更细粒度的视觉信息，所以将分辨率224×224 -> 448×448

Ⅲ.

  1. 最后一层能同时预测类别概率和bbox坐标
  2. 用图像的宽高归一化bbox的宽高，使它们的取值为[0,1]
  3. 将bbox的(x,y)坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，使其取值为[0,1]

Ⅳ.

  1. 最后一层使用线性激活函数，其他层使用LeakyReLu

Ⅴ.

  1. 优化模型的平方和误差输出
  2. 使用平方和误差是因为其易于优化，然而它不能完美校准最大平均精度
  3. 它将定位误差等价为分类误差，这不太理想
  4. 而且在每张图片的cell中，很多都不包含对象
  5. 这使这些cell的置信度趋向0，经常会掩盖确实包含对象的cell的梯度
  6. 这导致模型不稳定，造成训练过早发生偏离

Ⅵ.

  1. 为了进行补救，增加了来自bbox座标预测的损失；并减少了来自不包含对象的box的置信度损失
  2. 使用两个参数$\lambda _{coord}$，$\lambda _{noobj}$来完成它
  3. 设置$\lambda _{coord}=5$，$\lambda _{noobj}=0.5$

Ⅶ.

  1. 平方和误差也平等地权衡了大box和小box的误差
  2. 误差指标应该反映大box的小误差，而不是小box的
  3. 为尽量解决这个问题，预测bbox宽高的平方根来取代宽高

Ⅷ.

  1. YOLO在每个cell预测了很多bbox
  2. 在训练时，只想要一个bbox预测来负责每个目标对象
  3. 我们分配一个预测框负责预测一个对象，基于这个对象的预测拥有和真实值的最大当前IOU
  4. 这导致bbox预测框
  5. 每个预测框都能更好的预测某些尺寸，长宽比或对象类别，从而提高整体召回率

Ⅸ.

  1. 训练期间优化了下面这个复杂的损失函数：
    BImUJ0.md.png

    其中$1_{i}^{obj}$表示对象是否出现在第i个cell中，$1_{ij}^{obj}$表示在第i个cell中第j个bbox预测框负责那次预测。

Ⅹ.

  1. 注意：如果cell中存在目标，损失函数只会惩罚分类错误（之前条件类别概率讨论过）
  2. 如果预测框负责真实值的box（在cell中拥有任意预测框的最高IOU），它也会惩罚bbox的座标误差

Ⅺ.

  1. 在PV2007和2012训练和验证集上训练网络135个epoch
  2. 在2012年的数据上测试时，也包括VOC2007测试数据进行训练
  3. 训练时，batch_size=64,momentum=0.9,decay=0.0005

Ⅻ.

  1. 学习率变化如下：
  2. 第一个epoch，我们将学习率从$10^{-3}$缓慢提升到$10^{-2}$
  3. 如果以高学习率开始，由于梯度不稳定，我们的模型会发散
  4. 用$10^{-2}$训练75个epoch，$10^{-3}$训练30个epoch，最后$10^{-4}$训练30个epoch

XIII.

  1. 为了避免过拟合，使用dropout和数据扩充
  2. dropout层中，rate=0.5，位于第一个连接层后，防止层与层之间的共同适应
  3. 对于数据扩充，引入随机缩放和至多20%原始图像的大小变换
  4. 在HSV颜色空间中随即调整1.5倍曝光和饱和度

2.3 推论

Ⅰ.

  1. 就像训练，预测图像的检测只需要一次网络评估
  2. 在PV上，网络在每张图片上可预测98个bbox和每个box的类别概率
  3. 不像基于分类器的方法，因为YOLO只需一次网络评估，所以在测试时速度特别快

Ⅱ.

  1. 网络设计在bbox预测中强制空间分集
  2. 通常，很明显一个对象落到一个cell中，并且网络只为每个对象预测一个box
  3. 然而，一些大目标或多个cell附近的对象能够被很好的定位
  4. 非极大值抑制可避免多次检测
  5. 对R-CNN或DPM来说，性能不是最重要的，但极大值抑制可提高2%-3%的mAP

2.4 YOLO的不足

Ⅰ.

  1. YOLO对bbox预测施加了强大的空间约束，因为每个cell只能预测连个box和一个类别
  2. 这种空间约束限制了模型可以预测的附近物体的数量
  3. 模型不擅长处理成组的小目标，例如成群的鸟

Ⅱ.

  1. 因为模型从数据中学习预测bbox，它很难推广到新的、不同长宽比或配置的目标
  2. 模型使用相对粗糙的特征预测bbox，因为我们的结构拥有从输出图像获得的下采样层

Ⅲ.

  1. 最后，虽然我们近似检测性能的损失函数，但我们的损失函数同等对待小box与大box的误差
  2. 大box中的小误差通常是良性的，但小box中的小误差对IOU有更大的影响
  3. 误差的主要来源是定位错误