图像分割分类：
- 语义分割： 是把每一个像素它的类别输出出来，但是并不区分物体的像素。（画框框）
- 实例分割：只要区分同一类别、不同物体的像素。（抠图）
预测阶段
模型已经训练完成后，输入未知图片来对未知图片进行预测、测试，此时不需要训练、反向传播，而是只需要前向推断、运行这个模型。
过程：将输入图片划分为SxS（S=7）个grid cell（网格），每个grid cell预测B（B=2）个bounding box（预测框）。
（bounding box无关形状，只要中心点落在grid cell里面，就说明这个bounding box是由这个grid cell生成的。）
包含四个位置参数和一个执行度参数（xyhw表示框框的位置，c表示置信度。）
框框的粗细代表置信度，粗的代表置信度高。
如下图：
那每一个gird cell还能够生成所有类别的条件概率。就是假设在他已经包含物体的情况下，他是某一个类别的概率。如下面彩色的图，把每一个bounding box的置信度乘以这个类别的条件概率，就能够获得每一个bounding box的各类别的概率。结合这两个信息，一个是bounding box的信息，一个是grid cell的类别信息，就可以获得最后的预测结果了。
这些信息都是从7x7x30维的张量中获取的。
（30的由来：每个grid cell包含2个预测框，每个预测框有5个参数，在Pascal VOC里面有20个类别的该grid cell对20个类别的条件类别概率，一共是20+5+5=30个参数。这30是一个grid cell的信息，一共有7x7个grid cell）
7x7x30是1470为的一个数组，所以我们就当作YOLO模型，就是一个黑箱，输入的是48×48×3的图像，输出的是1470个数字。
这个图展示了条件概率最高的那些点所占有的框，比如说紫色的是自行车类别比较高的区域。
预测阶段后处理-NMS非极大值抑制
对于目标检测的预测阶段后处理是非常的重要的，对于yolo而言，后处理就是把纷繁复杂的预测出来的，98个预测框进行筛选过滤，把重复的预测框只保留一个，最后获得目标检测的结果。
把第一个预测框的置信度乘以该grid cell的20个类别的条件概率得到第一个预测框的20个类别的全概率。
一共有49个grid cell，每一个grid cell能够获得两个20维的向量 。98个Bounding box就可以获得98个20位的向量。每一列表示对于某一个Bounding box而言，20个类别的概率是多少。
现在把乱图经过后处理NMS非极大值抑制，得到
假如说狗是这20个类别中的第一个类别，那么这些概率里面肯定会有特别小的：比如说0.01、0.02。比如说把小于0.2的概率一律抹零，那么有很多概率都被抹零了。我们再根据狗的概率高低来进行排序，把狗的概率高的放在前面，抹零的放在后面 然后再对排序后的结果进行非极大值抑制。
来仔细看看非极大值抑制是怎么做的：
先把最高的概率拿出来，然后把每一个与最高的做比较，比如一个和第二个做比较，如果这两个的IOU大于某个阈值，那么就认为他俩就重复识别了一个物体，就把低置信度的过滤掉。假如黄框和绿框的IOU大于0.5，认为重复识别了一个物体。就把绿框（低概率的）去掉。（0.5这个阈值可以调）
此时绿框框为0。
如果阈值很低，则稍微有一点重叠，就会被剔除掉。如果想加强NMS就把阈值设置的低一点。
比如蓝框和黄框的IOU比值没有超过0.5，则依旧保留。
再将剩下的框框和蓝框比，粉框被干掉……
是bb3、 bb4、bb97有一些类别是不为零的，把不为零的类别索引找出来，然后把它代表什么是猫还是狗找出来，再把概率找出来，那么在这个目标检测结果上就获得了最终的目标检测结果。
关键：
后处理只是针对预测阶段，训练阶段不需要进行nms。因为每一个筐，（不管是被打入冷宫的，还是负责预测物体的）都会影响损失函数，所以不能随随便便的把在训练阶段把预测框剃掉，或者把概率抹零。这是在预测阶段（已经训练出来这个模型之后，进行图片的预测时）才需要通过后处理把低置信度的过滤掉，再把重复识别同样物体的重复框挑出。
训练阶段
每一个grid cell生成两个Bounding box，两个Bounding box的中心点都落在这个grid cell中。
Yolo的缺点：对于对象比较多的图片较难检测。
损失函数
论文精读
- 先前的目标检测是分类问题，现在转成了回归问题。（变成了预测出一系列连续的数值，把编辑框定位和分类从空间中分离开，使用一个单独的神经网络，可以预测预测框的坐标，也可以预测类别。直接把全图输入神经网络，做一次前向推断就可以输出bounding box的类别，可以进行端到端的优化。）
- 基础的yolo模型可以实现每秒钟45帧的目标检测性能。（一般我们认为每秒超过30帧就是目标检测）
- YOLO出现了分类正确，但是定位误差的情况较多。但是减少了背景误判为物体的错误。
参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV15w411Z7LG?p=11