YOLO v2
相比与yolo v1，yolo v2的更新主要体现在以下几方面：主干网络的更新、引入anchor机制、以及一些小细节比如global avgpooling、类似v3中FPN的passthrough结构、使用了BN层而弃用了dropout等等。
1. 主干网络的更新
使用了darknet19代替了原来的vgg16，mAP基本没变但参数量减少，从而训练和预测的速度提高。我认为主要功劳是通过引入1×1卷积 压缩参数量，实现channel方向的降维（实现对tensor的压缩），对降维后的tensor再通过正常3×3卷积提取特征并重新升维。（与ResNet中的BottleNeck瓶颈结构类似）
两个网络的结构对比：
 vgg16
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 Darknet19
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同时抛弃了dropout；卷积层之后添加了BN层（正态分布nb），把每一层的输出挤到0附近，防止每一层神经元的输出离0太远造成梯度消失，防止过拟合。
2. 引入anchor机制
yolo v1中每个grid cell的两个bounding box哪一个负责预测物体是不定的，而且形状wh也是随机预测全图跑没有限制，不好训练。yolo v2中引入的anchor机制，每个grid cell有五个尺寸的anchor，bbox实在anchor基础上通过预测结果进行微调的（提前通过k-means在数据集上根据图像尺寸聚5个类得到；相当于考前划重点，让考生熟悉考试要考啥）。
anchor也可以叫 prior bounding box“先验框”或者 anchor box“锚框”，后续统称为anchor；
anchor根据预测结果调整后的框即预测框称为 “bounding box”，简称bbox（如何调整见3）。
anchor匹配原理： 若gt框中心落在某个grid中，计算该grid5个anchor中与gt框iou最大的anchor作为预测该物体的框。如果另外一个gt也落入到了该格子中并匹配到了另外一个尺寸的anchor，那么就由这个anchor来负责预测该gt（即一个grid的5个anchor都能同时预测物体，与yolo v1中一个grid的两个bbox只能有一个负责预测物体不同！！）
选好框之后，模型就在这个anchor的基础上进行微调成bbox，并希望调成gt的xywh
另外anchor机制的引入可以辅助网络更容易地去学习，因此可以将之前负责预测的FC层去掉，换用上图中最下面的1×1卷积实现预测（大快人心！）
另外附上同济子豪兄的一个回答，加深理解：
3. Direct location prediction（绝对位置预测）
直接上图，不看代码光看帖子只能理解个毛皮。要提前清楚的一点：anchor仅仅有wh的形状属性，无xy位置属性。下面先介绍测试流程再反过来介绍训练流程：
预测流程：
模型预测的该grid预测出5组 tx ty tw th，和5个anchor的尺寸 根据下图公式计算，可以得到最终的预测框xywh，再经过后续的nms…balabala…
训练流程：
首先肯定有gt框的中心落在该grid中，如图橘色虚线所示；我们如何选取anchor呢？把五个anchor分别与gt框的中心重合，选取iou最大的，即图中最外层的黑色虚线。
之后要对anchor进行位置和大小的调整：anchor的中心我们希望调整到gt框的中心，又因为anchor的中心一定是落在该grid内，且该grid的左上角位置是已知的（根据gt），所以可以通过预测相对grid左上角的归一化偏移量实现，即等价于让网络回归一个0-1之间的浮点数，通过sigmoid来实现（减小灵敏度）。
w和h的调整则是基于anchor的宽高，将yolo v1中的直接做差 转换为 求尺寸变化率， 即让网络来回归一个1附近的浮点数，并使用对数e来实现（减小灵敏度）。
4. 引入anchor后loss的变化
损失在v1的基础上添加了上面两部分：
- 第一行：
对于预测框和gt框iou<0.6的置信度误差（怎么算的，是所有bbox和gt进行iou计算？？？）。这类框对应背景 应该让他们不负责预测物体，即置信度为0； - 第二行：
如何把让网络每个grid cell生成bounding box（的形状）在anchor（的形状）附近呢，网络训练初期（epoch<12800) 对预测出的bbox形状进行限制（？proir应该本身不带有位置xy信息，难道是把anchor移动到gt框的中心，然后计算此时的anchor和预测出的bbox（anchor+偏移）的位置偏差么？？待确认） - 后面和v1基本一样，对于负责预测物体的预测框的三部分损失。
其实预测框可以分为三种，对应差生、中等生、尖子生；差生为bbox和gt的iou小于0.6的bbox，尖子生为负责预测物体的bbox，其余为中等生，只有差生（背景）和优等生（预测物体的bbox）参与损失计算，中等生不去管。（差生的定义我不太清楚，和v3对比后待确认）
5. pass through的使用
在darknet19图中的右面分支，底层细粒度和高层语义特征融合。和v3的FPN一个道理：即保留了深层的语义信息，又融合了浅层的位置信息
6. global avgpooling
全局平均池化（channel方向上），来实现任意尺寸的输入，并取代了FC。
网上帖子都是这么云云的，我找了几个模型也没看到哪里用了这个GAP，有谁比较务实麻烦告知下