YOLO源于2016年收录于cs.CV中的论文《You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection》只需看一眼：统一实时的目标检测。YOLO是目标检测速度提升的里程碑，虽然精度不如R-CNN系列模型，但比其它模型快几倍的速度，使目标检测技术可以应用在更多的场景之中。
之前的系统一般将目标检测重定义成分类问题，YOLO则将其看做回归问题，先圈出物体在图像中的边框，然后计算它是具体类别的概率，从而实现端到端的图片检测系统。统一的结构使检测速度非常快，可实现45fps（帧每秒）的实时检测，更小加速版模型Fast YOLO可达到155fps，且精度是其它实时检测系统的两倍。与当前最佳的目标检测效果相比，YOLO在定位时容易出错，但较少将背景检测成非目标区域，它能学到更加通用的特征，便于将模型迁移到其它领域。
人的视觉系统快速而精确，一瞥之下就能发现图中的物体，类似的算法在解决自动驾驶，辅助机器人等领域存在巨大潜力。
当前效果较好的目标检测系统如R-CNN系列，先将图片识别为多个备选区，然后识别其类别和调整边框，最后再加入去重、打分等后处理，整个过程缓慢而复杂，并且难以优化。
文中的系统非常简单，它将目标检测视为回归问题，直接用像素计算边框和分类，如下图所示，使用一个单卷积网络，同时预测多个目标框的位置和类别。
它的优势是：第一、结构简单，计算快速，且比当前的实时检测系统精度更高（R-CNN系列不属于实时系统）；第二、不像基于滑动窗口或者备选区的技术，它处理整张图片，具有更全局的视野，因此于Fast R-CNN相比不容易错将背景识别为目标。第三、它具有更强的泛化能力，比如把从自然图片训练的模型应用于艺术图片，因此在接收不理想的输入时系统更健壮。它的劣势是：准确度低于当前最佳模型，且对小物体识别效果稍差。
统一检测
模型用整个图片特征预测每一个目标区域和类别，系统将图片切分成SxS大小的网格，如果物体中心落入网格，该网格将检测到物体。每个网格单元计算边框，并为可信度confidence打分，可信度同时评价了是否包含物体以及边框精度，其定义如下：
如果未预测到物体，则Pr(Object)值为0，IoU是预测（pred）和真实（ground-truch）区域重叠的比例。每个边框包括五个预测值x,y,w,h,confidence。其中x,y是预测物体中心位置，w,h是物体宽高相对于整体图片的比例。
除此之外，每个网格单元还预测类别的条件概率：
即该块包含的物体是类别Classi的概率，类别的预测针对网格单元，而非针对目标框。在测试阶段，将位置的可信度和类别的概率相乘，从而得到了每一个框类别可信度得分。
预测被编码成：
在PASCAL VOC数据集上使用YOLO算法时，将图片分7x7的小区域（S=7），每区域计算两个目标框（B=2），共C种类别（C=20），得到7x7x(2x5+10)个输出，如下图所示。
模型设计
网络结构分成两部分，用预训练pretrain的24层卷积网络提取图片特征，2层全连接网络预测类别和位置，如下图所示：
除了标准版，还训练了只使用9个卷积层加速版Fast YOLO。
模型训练
使用在ImageNet上预训练的卷积网络，取基础模型的前20个卷积层，并加入了另外四个卷积层（同时加入卷积和全连接层更有利于效果提升）并加入了两个全连接层。由于目标检测需要更大精度，因而将图片从224x224变为448x448。
框位置x,y,w,h，其中w,h是相对图片整体的比例，范围在[0,1]之间，这也可看作图片大小归一化；目标中心位置x,y使用相对于网格的偏移，因此也可以归一化到[0,1]之间。
模型在最后一层使用线性激活函数，在其它层使用leaky rectified linear activation，具体公式如下：
损失函数
由于图中很多网格单元不包含目标，若使用平方和误差，可能使得可信度趋近于0，造成模型训练中的不稳定。因此将有目标的区域和无目标的区域赋予不同权重：有目标区域λcoord=5和无目标区域λnoobj=0.5。
直接使用平方和误差时，会因目标区域大小不同导致对模型产生不同影响，因而用预测宽高的平方根来替代直接预测宽高。
另外，模型可以对每个网格单元预测多个目标框，在训练阶段，只希望针对每个类别预测一个目标框，因此，只计入IoU最大的目标框，使模型能预测到更精确的大小，长宽比，以及类别，提高了整体的召回率。
综上，具体的误差函数定义如下：
其中i表示网格单元的索引号，j表示边框的索引号。前两行分别计算具体位置中心点和宽高的误差，第三行和第四行分别是包含目标和不包含目标的可信度评价，最后一行是对每个网络的类别评价。式中用不同的λ给各个评价以不同权重。
模型预测
YOLO对PASCAL VOC数据集中的每张图片预测出98个边框及每个框的类别概率，它比基本类别模型更快速。网格的设计增强了边框预测的空间差异，通常能确定哪一目标属于哪一单元，且只为每个目标预测一个框。但是位于网络边框或者比较大的物体，可能被多个单元识别到，在检测到多个目标时，使用了NMS（Non-maximal suppression）去冗余。
YOLO的局限性
YOLO模型限制了单个网格中识别框的数量，且只对网格单元估计类别，这样如果一群鸟飞过就无法识别到每一只鸟；对训练集中不常出现的长宽比识别也略差；另外，由于损失函数的IoU计算方法，使得小目标中的小误差往往比在大目标中影响更大，从而影响了定位的准确性。
与其它模型对比
DPM模型使用滑动窗口进行目标检测，使用管道方式结合了特征提取、分类、计算目标框、打分模型；相比之下YOLO使用了统一的卷积网络实现所有功能，并且模型对各个组件调参。相对之下更快速和准确。
R-CNN模型先用卷积模型提取图片特征，计算备选框，然后对备选框分类、精调边框、再做一些后处理，过程比较复杂，YOLO与之不同的是使用了网格技术，优化了同一物体被多次检测的问题，明显减少了备选框的数量。
其它快速检测模型，如Fast和Faster R-CNN提升了R-CNN的检测速度，但仍不够快；同样，对DPM和HOG的一些加速算法速度也不及YOLO，且检测质量不足。相对于只能检测人和人脸的目标检测器，YOLO有更强能通用性。
Deep MultiBox也是一种用卷积神经网络预测目标的模型，但它只是巨大管道中的一部分，不能直接独立使用，不像YOLO是完整的解决方案。
OverFeat也使用卷积网络计算位置及调优，它使用滑动窗口高效检测，但仍是不连贯的系统，它的检测过于局部化，不能融入全局特征，因此需要更多后处理。
YOLO基于网格的检测方式来自于MultiGrasp，MultiGrasp的检测系统过于简单，它只能检测一个包含单物体的单区域。
实验
基于PASCAL VOC 2007数据集，将结果分成以下几种情况：
- Correct：类别正确，且IOU> 0.5
- Localization：类别正确，且0.1<IOU< 0.5
- Similar：类别近似，IOU> 0.1
- Other：类别错误，且IOU< 0.1
- Background：IOU< 0.1，无任何目标物体
YOLO与Fast R-CNN对比效果如下：
可以看到，YOLO的准确率不如Fast R-CNN，虽然能识别到物体类别，但位置不够精确，但它误识背景的比例较低。
结合YOLO和Fast R-CNN：鉴于Fast R-CNN对位置识别的优势，和YOLO对背景识别的优势，且YOLO时间占用非常少，将二者结合，在不影响速度的同时提升了模型效果，如下图所示，加入YOLO比其它方法效果更明显。
在VOC 2012数据集中与其它模型效果对比如下：
通常情况下，用于学术研究的训练集和测试集是同分布的，但是现实中这样的数据并不多，用VOC数据集训练模型，并对艺术品检测：包含对VOC中的艺术品、Picasso Dataset、People-Art Dataset数据集做预测，效果如下：
可以看到YOLO具有更强的泛化能力。
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