YOLOv1算法处理思路
- 将一幅图像分成SxS个网格(grid cell)， 如果某个object的中心落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个object。
YOLO算法的流程
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每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box 除了要预测位置之外，还要附带预测一个confidence值。每个网格还要预测C个类别的分数。
在YOLOv1论文中
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并将训练集图片分割成
7x7个网格.（S = 7） -
每个网格预测两个
bounding box.（B=2） -
使用的PASCAL VOC数据集的类别数为20.（C=20）
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经过正向传播网络得到的7x7x30特征矩阵
每一个bounding box包含五个预测参数（x,y,w,h）&confidence
- 其中(x,y)是关于grid cell的相对坐标，取值范围是(0,1).
- 其中(w,h)是关于整个图像的相对坐标，取值范围也是(0,1).
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confidence计算公式为:
Pr(Object)*IOU(gt||pr)- Pr(Object)表示是否为20个目标中的一个，数值为0或1.
- IOU(gt||pr)标注的groundtruth和预测框的交并比。
bounding box的confidence计算公式
YOLOv1网络结构
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该途中如果没有标注-s-的话，卷积核的stride为1，如果标注-s-2的话，卷积核的stride为2.
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网络的输出进行展平处理，接上一个
fc(4096)层，最后会得到一个4096维的向量 -
将上面
4096维的向量再接上一个fc(1470)层，将最后的向量reshape成7x7x30的特征矩阵。
- YOLOv1的损失函数:
bounding box损失函数
- 其中第一行为正样本的损失，第二行是负样本的损失。第二行中公式的开方是为了避免不同面积相同偏移量的情况。
confidence 损失函数
- 第一行是计算正样本的损失，第i个
grid cell中是存在目标的。第二行是计算负样本的损失，第i个gird cell中没有目标的情况。
预测类别的损失函数
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YOLOv1存在的一些问题
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对于检测一些群体性小目标的检测效果较差
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目标出现了新的尺寸和配置，预测效果较差
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定位不准确，后面的改进(YOLOv2及以后)采用基于anchor的回归。
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