Bounding Box
为什么要预测？
上一篇博客讲解了滑动窗口法的卷积实现，这个算法效率更高，但仍然存在问题，不能输出最精准的边界框，在滑动窗口法中，你取这些离散的位置集合，然后在它们上运行分类器，在这种情况下，这些边界框没有一个能完美匹配汽车位置。
其中一个能得到更精准边界框的算法是
YOLO 算法，YOLO(You only look once)意思是你只看一次，这是由 Joseph Redmon，Santosh Divvala，Ross Girshick 和 Ali Farhadi 提出的算法。
是这么做的，比如你的输入图像是 100×100 的，然后在图像上放一个网格。为了介绍起来简单一些，我用 3×3 网格，实际实现时会用更精细的网格，可能是 19×19。基本思路是使用图像分类和定位算法，将算法应用到 9 个格子上。（基本思路是，采用图像分类和定位算法，逐一应用在图像的 9 个格子中。）更具体一点，你需要这样定义训练标签，所以对于 9 个格子中的每一个指定一个标签𝑦，𝑦是 8 维的，和你之前看到的一样。
我们看看左上方格子，这里这个，里面什么也没有，所以左上格子的标签向量𝑦是[ 0???] 。然后这个格子的输出标签𝑦也是一样，这个格子（编号 3），还有其他什么也没有的格子都一样。
讲的更具体一点，这张图有两个对象，YOLO 算法做的就是，取两个对象的中点，然后将这个对象分配给包含对象中点的格子。所以即使中心格子（编号 5）同时有两辆车的一部分，我们就假装中心格子没有任何我们感兴趣的对象，所以对于中心格子，分类标签𝑦和这个向量类似，和这个没有对象的向量类似，即𝑦 = [ 0???] 。
绿色线框柱的格子和橙色先框柱的格子包含对象中点，对应的向量分别为最右边的绿色笔和蓝色笔写出的向量，𝑝𝑐 = 1，然后你写出𝑏𝑥、𝑏𝑦、𝑏?和𝑏𝑤来指定边界框位置，然后还有类别 1是行人，那么𝑐1 = 0，类别 2 是汽车，所以𝑐2 = 1，类别 3 是摩托车，则数值𝑐3 = 0。
所以对于这里 9 个格子中任何一个，你都会得到一个 8 维输出向量，因为这里是 3×3 的网格，所以有 9 个格子，总的输出尺寸是 3×3×8，所以目标输出是 3×3×8。
所以这个算法的优点在于神经网络可以输出精确的边界框，所以测试的时候，你做的是喂入输入图像𝑥，然后跑正向传播，直到你得到这个输出𝑦。
注意如何分配对象所在格子
把对象分配到一个格子的过程是，你观察对象的中点，然后将这个对象分配到其中点所在的格子，所以即使对象可以横跨多个格子，也只会被分配到 9 个格子其中之一，就是 3×3 网络的其中一个格子，或者 19×19 网络的其中一个格子。在 19×19 网格中，两个对象的中点（图中蓝色点所示）处于同一个格子的概率就会更低。
优点
- 它显式地输出边界框坐标，所以这能让神经网络输出边界框，可以具有任意宽高比，并且能
输出更精确的坐标，不会受到滑动窗口分类器的步长大小限制。- 这是一个卷积实现，你并没有在 3×3 网格上跑 9 次算法，或者，如果你用的是 19×19 的网格，19 平方是 361 次，所以你不需要让同一个算法跑 361 次。相反，这是单次卷积实现，但你使用了一个卷积网络，有很多共享计算步骤，在处理这 3×3 计算中很多计算步骤是共享的，或者你的 19×19 的网格，所以这个算法效率很高。
- 因为这是一个卷积实现，实际上它的运行速度非常快，可以达到实时识别。