yolov2原文叫《YOLO9000:Better, Faster, Stronger》
yolov2相对于yolo来说的优势就是文章题目所说的，更好，更快，更强。下面来看看yolov2如何达到这个目的的。
一、如何更快
1. 使用BN
随着BN的提出，且在各种网络大量的引入，yolov2引入了BN（batch normalization）。文章还发现BN不仅改善了网络性能，还有一定的正则化的作用，因此文章移除了yolo中使用的dropout操作。
关于BN具体的计算，可以参考BN及其改进算法
2. 输入分辨率高
在yolov1的时候采用的是大小的图片来进行分类任务，
大小的图片来进行检测任务。
文章认为直接切换为高分辨率，可能对网络性能有所伤害。yolov2在使用了大小的图片训练的分类网络中，再用
大小的图片来训练10轮分类网络，之后用得到的网络来训练检测网络。
3. 引入anchor
借助fasterrcnn的思想，预测坐标的偏移量比直接预测坐标更容易学习，所以yolov2引入anchor的思想。
fasterrcn预测方式如下：
上式中，x，y是预测的框中心，、
是anchor框的中心点坐标，
、
是anchor框的宽和高，
，
是网络的输出。
注意：这里与yolo9000原文不同的是，上式中是‘-’号，但是按照fasterrcnn的公式推导其实应该为‘+’，这样更好理解
fasterrcnn这种训练方式对于和
没有约束，使得训练早期坐标不容易稳定。
所以yolov2的预测方式如下：
上式中，分别为预测参数，
为归一化的预测框的中心坐标和长宽，
是当前网格距离左上角的距离，该距离也为规划化后的距离，
表示anchor的长宽，
表示sigmoid函数。上述中的归一化指的是每个网格的长宽为1。这里可以看出因为加了sigmoid函数，使得预测出的
始终为0-1的，就不容易造成训练早期的坐标不稳定了。
图1.png
在yolov1中，因为每个网格负责预测两个框，对于大小为大小的featuremap来说，yolov1只能预测出
个预测框。但是引入anchor后，对于
的featuremap来说，可以预测出
个预测框（这里假定使用更大的分辨率图像作为输入，且anchor类型有9累）。所以引入anchor对于模型性能的提升，增大了优化的空间。(虽然引入anchor，使得文章的map下降了，但是召回升高了很多)
4. anchor的定义
yolov2中anchor定义不同于fasterrcnn是人工预设的比例和大小，文中通过k-means来聚类出k类anchor类，文章最终k=5。这里聚类时距离的度量值如下定义：
上式中centroid为聚类中心，box为其它待聚类的框，IOU为iou计算公式。可以看出IOU越大，两个框越近。
5. 细粒度的特征（Fine-Grained Features）
为了对小物体有更好的检测效果，文章想直接利用更为精细的特征来检测小物体，所以在进行最终的下采样之前，引入了passthrough的方法，该方法利用了下采样之前的特征是的对小物体的检测更为精确。
关于passthrough方法，网友给出的图非常详细，如下图所示：
图2.jpg
6. 多尺度训练
yolov1中对于检测任务采用的是来训练网络。yolov2为了适应多尺度的物体检测，网络的训练时采用多种图片尺寸，这些尺寸为32的倍数，有
。训练过程中，每10个batches后随机选择这些尺度中的一个输入网络进行训练。
二、如何更快
文中提出了一个新的网络结构叫做Darknet-19，网络结构如下图所示。
图3.png
表中展示的是分1000类的网络结构。
对于检测任务，网络结构相对上述分类结构有所改动。
- 使用了三个
输出通道为1024的卷积替代上表中最后的卷积操作（最后的卷积不是1000那个输出层，而是输出前那个1024层）
- 将最后的
输出的feature接上述的passthrough结构，利用更精细的特征
- 对于输出，因为预测5种anchor的回归结果，且每个框分20类的概率，1类是否为正样本的概率和4个坐标回归参数共25个参数，每个anchor点需要预测125个值。
三、更强
文章的这部分主要是用来证明yolov2有较强的特征提取性能，采用了一些整理标签的方法，融合了COCO和Imagenet来做一些实验。
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