YOLO五部曲之YOLO v2： Better Stronger

作者: 未不明不知不觉 | 来源:发表于2020-09-23 22:58 被阅读0次

在上篇文章YOLO五部曲二之YOLO v1:Unified, Real-Time Object Detection中我们学习了YOLO v1的内容，在文章结尾我们点出来YOLO v1存在的一些问题，主要为以下两点：

定位不够准确
和Fast R-CNN等region proposal方法相比召回率更低

针对上面的问题，YOLO的作者做了下面的改进：

1. BatchNormalization

每个卷积层后面添加BN
实验结果：mAP提升了2%

2 High Resolution Classifier

YOLOV1预训练的时候使用的输入，检测的时候采用的是的输入，这会导致分类切换到检测的时候，模型需要适应图像分辨率的改变。
YOLOV2中将预训练分成两步：首先用的输入来训练大概160个,然后再把输入调整到再训练10个，然后再与训练好的模型上进行fine-tuning，检测的时候用就可以顺利过渡了。

实验结果：mAP提升了4%

Convolutions with Anchor Boxes

YOLO v2移除了最后的全连接层，使用Anchor预测bouding box
移除了一个Pooling 层，增大了输出分辨率
使用416x416的图像训练网路，经过Pooling会得到一个13x13的网格输出
不使用anchor box的网络得到了69.5%mAP和81%Recall,
使用anchor box的网络获得了69.2%mAP和88%Recall,mAP少量下降，Recall大量提升，遂用之

Dimension Clusters

上面提到了使用Anchor，但是有两个问题，一是使用Anchor的尺寸，二是Anchor如何表示更容易学习,在Faster R-CNN和SSD中，先验框的维度（长和宽）都是手动设定的，带有一定的主观性。如果选取的先验框维度比较合适，那么模型更容易学习，从而做出更好的预测。因此，YOLOv2采用k-means聚类方法对训练集中的边界框做了聚类分析。比较了复杂度和精确度后，选用了K值为5,也就是选取了5中Anchor.

418分辨率下的五个Anchor大小 $[(0.57273, 0.677385), (1.87446, 2.06253), (3.33843, 5.47434), (7.88282, 3.52778), (9.77052, 9.16828)]$

Direct Location Prediction

YOLO v1对Location没有做出约束，导致模型在训练的早期会不稳定，因为预测的bounding box 可能与原本的grid位置偏差很多
YOLO v2使用logistic激活函数σ对location进行了范围约束。

上面提到，每个格子有5个Anchor,每个Anchor预测五个值： $t_x,t_y,t_w,t_h,conf$ ,其中 $c_x,c_y$ 是当前网格相对于左上角的坐标，Anchor的先验宽高为 $p_w,p_h$ ,那么对Anchor进行微调后的bounding box $(b_x,b_y,b_w,b_h)$ ,计算公式如下图:

实验结果: mAP提升了5%

Fine Grained Features

YOLO v2采用了 $416\times416$ 的输入，这个尺度对于大的物体差不多够用，但是小物体可能还有问题，于是作者把前一层较高分辨率的特征图也加入了进来，前一层为2626512,当前为 $13\times13\times1024$ ，作者将 $26 \times 26\times512$ 映射成 $13\times 13\times 2048$ 然后与 $13\times13\times1024$ 链接，得到 $13\times13\times(1024+2048)$ 的特征图,最后在此特征图进行卷积预测.

作者在后期的实现中借鉴了ResNet网络，不是直接对高分辨特征图处理，而是增加了一个中间卷积层，先采用64个 $1\times1$ 卷积核进行卷积，然后再进行passthrough处理，这样 $26\times26\times512$ 的特征图得到 $13\times13\times256$ 的特征图。这算是实现上的一个小细节。使用Fine-Grained Features之后YOLOv2的性能有1%的提升。

实验结果：精度提升了1%

Multi-Scale Training

YOLO v2去掉了全链接层，理论上可以接受任意尺寸的输入，YOLO v2进行了5此最大池化，下采样32倍，所以YOLO v2使用了下面的策略进行多尺度训练:
每10个bach，随机使用新的分辨率图像进行训练，分辨率为等差32的数列{320,352,..,608}。

New BackBone (Faster)

使用Darknet-19,其对 $224\times244$ 图像做一次前向传播需要55.8亿次浮点计算，比YOLO v1使用的VGG卷积网络更快，精度更高

Darknet-19
Darknet-19对精度和速度做好很好的tradeoff

Training for classification
作者使用Darknet-19在标准1000类的ImageNet上训练了160次，用的随机梯度下降法，starting learning rate 为0.1，polynomial rate decay 为4，weight decay为0.0005 ，momentum 为0.9。训练的时候仍然使用了很多常见的数据扩充方法（data augmentation），包括random crops, rotations, and hue, saturation, and exposure shifts。（这些训练参数是基于darknet框架，和caffe不尽相同）

初始的224 * 224训练后，作者把分辨率上调到了 $448 \times 448$ ，然后又训练了10次，学习率调整到了0.001。高分辨率下训练的分类网络在top-1准确率76.5%，top-5准确率93.3%。

Training for detection
分类网络训练完后，就该训练检测网络了，除最后一个卷积层、global avgpooling层以及softmax层，并且新增了三个 $3\times3\times1024$ 卷积层，同时增加了一passthrough层，最后使用 $1\times1$ 卷积层输出预测结果。对于VOC数据集，预测5种boxes大小，每个box包含5个坐标值和20个类别，所以总共是 $5 \times(5+20)= 125$ 个输出维度。同时也添加了转移层（passthrough layer ），从最后那个 $3 \times 3 \times 512$ 的卷积层连到倒数第二层，使模型有了细粒度特征。

作者的检测模型以0.001的初始学习率训练了160次，在60次和90次的时候，学习率减为原来的十分之一。其他的方面，weight decay为0.0005，momentum为0.9，依然使用了类似于Faster-RCNN和SSD的数据扩充（data augmentation）策略。

其他

YOLOv2的网络结构以及训练参数我们都知道了，但是貌似少了点东西。仔细一想，原来作者并没有给出YOLOv2的训练过程的两个最重要方面，即先验框匹配（样本选择）以及训练的损失函数，难怪Ng说YOLO论文很难懂，没有这两方面的说明我们确实不知道YOLOv2到底是怎么训练起来的。不过默认按照YOLOv1的处理方式也是可以处理，我看了YOLO在TensorFlow上的实现，发现它就是如此处理的：和YOLOv1一样，对于训练图片中的ground truth，若其中心点落在某个cell内，那么该cell内的5个先验框所对应的边界框负责预测它，具体是哪个边界框预测它，需要在训练中确定，即由那个与ground truth的IOU最大的边界框预测它，而剩余的4个边界框不与该ground truth匹配。YOLOv2同样需要假定每个cell至多含有一个grounth truth，而在实际上基本不会出现多于1个的情况。与ground truth匹配的先验框计算坐标误差、置信度误差（此时target为1）以及分类误差，而其它的边界框只计算置信度误差（此时target为0）。YOLOv2和YOLOv1的损失函数一样，为均方差函数。

但是我看了YOLOv2的源码（训练样本处理与loss计算都包含在文件region_layer.c中，YOLO源码没有任何注释，反正我看了是直摇头），并且参考国外的blog以及allanzelener/YAD2K（Ng深度学习教程所参考的那个Keras实现）上的实现，发现YOLOv2的处理比原来的v1版本更加复杂。先给出loss计算公式

我们来一点点解释，首先 $W,H$ 分别指的是特征图 $13\times13$ 的宽与高，而 $A$ 指的是先验框数目（这里是5），各个 $λ$ 值是各个loss部分的权重系数。第一项loss是计算background的置信度误差，但是哪些预测框来预测背景呢，需要先计算各个预测框和所有ground truth的IOU值，并且取最大值Max_IOU，如果该值小于一定的阈值（YOLOv2使用的是0.6），那么这个预测框就标记为background，需要计算noobj的置信度误差。第二项是计算先验框与预测宽的坐标误差，但是只在前12800个iterations间计算，我觉得这项应该是在训练前期使预测框快速学习到先验框的形状。第三大项计算与某个ground truth匹配的预测框各部分loss值，包括坐标误差、置信度误差以及分类误差。先说一下匹配原则，对于某个ground truth，首先要确定其中心点要落在哪个cell上，然后计算这个cell的5个先验框与ground truth的IOU值（YOLOv2中bias_match=1），计算IOU值时不考虑坐标，只考虑形状，所以先将先验框与ground truth的中心点都偏移到同一位置（原点），然后计算出对应的IOU值，IOU值最大的那个先验框与ground truth匹配，对应的预测框用来预测这个ground truth。在计算obj置信度时，target=1，但与YOLOv1一样而增加了一个控制参数rescore，当其为1时，target取预测框与ground truth的真实IOU值（cfg文件中默认采用这种方式）。对于那些没有与ground truth匹配的先验框（与预测框对应），除去那些Max_IOU低于阈值的，其它的就全部忽略，不计算任何误差。这点在YOLOv3论文中也有相关说明：YOLO中一个ground truth只会与一个先验框匹配（IOU值最好的），对于那些IOU值超过一定阈值的先验框，其预测结果就忽略了。这和SSD与RPN网络的处理方式有很大不同，因为它们可以将一个ground truth分配给多个先验框。尽管YOLOv2和YOLOv1计算loss处理上有不同，但都是采用均方差来计算loss。另外需要注意的一点是，在计算boxes的 $w$ 和 $h$ 误差时，YOLOv1中采用的是平方根以降低boxes的大小对误差的影响，而YOLOv2是直接计算，但是根据ground truth的大小对权重系数进行修正：l.coord_scale * (2 - truth.w*truth.h)（这里w和h都归一化到(0,1))，这样对于尺度较小的boxes其权重系数会更大一些，可以放大误差，起到和YOLOv1计算平方根相似的效果