[人工智能]【目标检测】YOLOv2 ，对YOLOv1的多种改进

一、YOLOv2简介

YOLOv1介绍：【目标检测】YOLOv1 ，one-stage 目标检测算法的开山之作

首先还是接着推荐这篇博客： 你一定从未看过如此通俗易懂的YOLO系列(从v1到v5)模型解读 (中) 这篇博客对于整个目标检测的思想和网络的改进思路讲的很好。

YOLOv2即YOLO9000，原论文是《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》

YOLO2相比于YOLOv1主要有两个大方面的改进：

（1）使用一系列的方法对YOLO进行了改进，在保持原有速度的同时提升精度得到YOLOv2。

（2）提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，同时在COCO和ImageNet数据集中进行训练得到YOLO9000，实现9000多种物体的实时检测。

二、目标检测模型的改进思路

可以认为：

检测模型 = 特征提取器 + 检测头

在YOLOv1的模型中检测头就是最后的2个全连接层(Linear Layers)，它们是参数量最大的2个层，也是最值得改进的2个层。所以后面的YOLO模型都对这里进行改进。

YOLO v1一共预测49个目标，一共98个框。YOLOv1虽然速度快，但是预测的框不准确，主要有两个问题：

（1）预测的框不准确：准确度不足。
（2）很多目标找不到：recall不足。

以某种object为正类，其他类别为负类。召回率（recall）表示正确预测该 object的数量占该 object所有数量的比例。

我们一个问题一个问题解决，首先第1个：预测的框不准确。这个问题的解决方法参看“3.6 直接位置预测”。

问题2：很多目标找不到。这个问题的解决方法参看“3.5 anchor 维度聚类”。

三、YOLOv2的改进之处

YOLOv2 在 YOLOv1的基础上的几种改进策略如下：

详细介绍各个改进策略：

3.1 批归一化（Batch Normalization，BN）

YOLOv2 在每个卷积层之后加了BN层，去掉Dropout。BN层可以起到一定的正则化效果，提升模型收敛速度，防止模型过拟合。YOLOv2通过使用BN层使得MAP（ Mean Average Precision ）提高了2%.

3.2 高分辨率的分类器（hi-res classifier）

目前的大部分检测模型都会使用主流分类网络（如VGG、Resnet等）在ImageNet 上的预训练模型作为特征提取器，而这些网络都是小于256*256分辨率的图片作为输入进行训练的，低分辨率会影响模型检测能力。

YOLOv2将输入图片的分辨率提升至448x448，为了使网络适应新的分辨率，YOLOv2先在ImageNet上以448x448的分辨率对网络进行10个epoch的微调，让网络适应高分辨率的输入。通过使用高分辨率的输入，YOLOv2的MAP提升了约4%。

3.3 与锚框进行卷积（Convolutional With Anchor Boxes）

YOLOv1利用全连接层直接对边界框进行预测，导致丢失较多空间信息，定位不准。YOLOv2去掉了YOLOv1中的全连接层，使用Anchor Boxes预测边界框，同时为了得到更高分辨率的特征图，YOLOv2还去掉了一个池化层。

由于图片中的物体都倾向于出现在图片的中心位置，若特征图恰好有一个中心位置，利用这个中心位置预测中心点落入该位置的物体，对这些物体的检测会更容易。所以总希望得到的特征图的宽高都为奇数。

YOLOv2通过缩减网络，使用416x416的输入，模型下采样的总步长为32，最后得到13x13的特征图，然后对13x13的特征图的每个cell预测5个anchor boxes，对每个anchor box预测边界框的位置信息、置信度和一套分类概率值。

使用anchor boxes之后，YOLOv2可以预测 13x13x5=845个边界框（YOLOv2可以预测 7x7x2=98个边界框），模型的召回率由原来的81%提升到88%，MAP由原来的69.5%降低到69.2%.召回率提升了7%，准确率下降了0.3%。

3.4 新的网络 Darknet-19（new network）

YOLOv2采用 Darknet-19网络，其网络结构（以输入图片尺寸为416*416为例）以及YOLOv2整体的网络结构如下图所示：
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Darknet-19 包括19个卷积层和5个max pooling层，主要采用3x3卷积和1x1卷积。这里1x1卷积可以压缩特征图通道数以降低模型计算量和参数，每个卷积层后使用BN层以加快模型收敛同时防止过拟合。最终采用global avg pool （全局池化）做预测。采用YOLOv2，模型的MAP值没有显著提升，但计算量减少了。

3.5 anchor 维度聚类（dimension priors）

我们首先回顾一下Faster RCNN，经典目标检测算法：RCNN、Fast RCNN、 Faster RCNN 基本思想和网络结构介绍 Faster RCNN中引入了anchor，特征图中的每个位置在原图中生成9个anchor（3种面积和3种长宽比，3*3=9）。

也就是说在Faster R-CNN和SSD中，先验框都是手动设定的，带有一定的主观性。虽说在训练过程中网络也会学习调整boxes的宽高维度，最终得到准确的bounding boxes。但是如果能够一开始就选择了更好的、更有代表性的先验 boxes尺寸，那么网络就应该更容易学到准确的预测位置。

在YOLOv1中，生成每个网格生成2个框，导致其总体预测精度不高。也就是说2个框不够，9个框可能略多，因为计算时间太长，注意是可能，因为我们现在还没有别的方案做对比。那么如何选择合适有效的anchor数量呢？YOLOv2采用的方法是聚类。

YOLOv2采用 k-means聚类算法对 训练集中标注的 ground truth boxes做聚类分析，boxes之间的IOU值作为聚类指标，找到 ground truth boxes的统计规律，从而自动找到更好的boxes尺寸。以聚类个数k为 anchor 个数，也就是说一个特征图的点在原图中在生成5个特点尺寸的 anchor，YOLOv2最终生成 13x13 分辨率的特征图，所以会生成13x13x5=845个anchor（一个anchor就是一个候界框）。

那么为什么选取聚类数 k=5呢？作者综合考虑了模型复杂度和召回率，最终选择5个聚类中心，得到5个先验框。作者发现其中中扁长的框较少，而瘦高的框更多，更符合行人特征。通过对比实验，发现用聚类分析得到的先验框比手动选择的先验框有更高的平均IOU值，这使得模型更容易训练学习。

3.6 直接位置预测（Direct location prediction）

Faster R-CNN使用anchor boxes预测边界框相对先验框的偏移量，由于没有对偏移量进行约束，每个位置预测的边界框可以落在图片任何位置，甚至回归之后的anchor可能会超过对应的网格范围。会导致模型不稳定，加长训练时间。

YOLOv1直接预测x,y,w,h等参数，范围比较大，现在我们想预测一个稍微小一点的值，来增加准确度。

YOLOv2根据所在网格单元的位置来预测坐标。设一个网格相对于图片左上角的偏移量是cx和cy，先验框的宽度和高度分别是pw和ph，则预测的边界框相对于特征图的中心坐标(bx，by)和宽高bw、bh的计算公式如下图所示。

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其中各个变量的含义如下:

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公式中的 $\sigma$() 表示 sigmoid函数，将网络预测结果（tx,ty,tw,th）输入到sigmoid函数中，使输出结果介于0到1之间。这样模型最终得到的检测框的中心点一定在对应的网格中，不会偏的太远。

YOLOv2结合anchor 聚类, 通过对边界框的位置预测进行约束，使模型更容易稳定训练，使得模型的MAP值提升了约5%。

3.7 细粒度特征（Fine-Grained Features）

YOLOv2借鉴SSD使用多尺度的特征图做检测，提出pass through层将高分辨率的特征图与低分辨率的特征图联系在一起，从而实现多尺度检测。YOLOv2提取Darknet-19最后一个max pool层的输入，得到26x26x512的特征图。经过1x1x64的卷积以降低特征图的维度，得到26x26x64的特征图，然后经过pass through层的处理变成13x13x256的特征图（抽取原特征图每个2x2的局部区域组成新的channel，即原特征图大小降低4倍，channel增加4倍），再与13x13x1024大小的特征图连接，变成13x13x1280的特征图，最后在这些特征图上做预测。使用Fine-Grained Features，YOLOv2的性能提升了1%.

3.8 多尺度训练（Multi-Scale Training）

YOLOv2中使用的Darknet-19网络结构中只有卷积层和池化层（没有全连接层），所以其对输入图片的大小没有限制。YOLOv2采用多尺度输入的方式训练，在训练过程中每隔10个batches，重新随机选择输入图片的尺寸。由于Darknet-19下采样总步长为416/13=32，输入图片的尺寸一般选择32的倍数{320,352,…,608}。

采用Multi-Scale Training, 可以适应不同大小的图片输入，当采用低分辨率的图片输入时，mAP值略有下降，但速度更快，当采用高分辨率的图片输入时，能得到较高mAP值，但速度有所下降。

3.9 高分辨率探测器（Hi-res Detector）

YOLOv2调整网络后能适应多种尺寸的输入图像，通常使用416 * 146大小的输入图像。若采用较高分辨率的输入图像，比如 608 * 608，则MAP可以提升1.8%

3.10 总结

YOLOv2借鉴了很多其它目标检测方法的一些技巧，如Faster R-CNN的anchor boxes, SSD中的多尺度检测。除此之外，YOLOv2在网络设计上做了很多tricks,使它能在保证速度的同时提高检测准确率，Multi-Scale Training更使得同一个模型适应不同大小的输入，从而可以在速度和精度上进行自由权衡。