深度学习目标检测_YOLOV1超详细解读

YOLO背景介绍

  YOLO(You Only Look Once)，经典的one-stage方法，把检测问题转化为回归问题，简单的CNN网络就搞定了，可以对视频进行实时检测，应用领域非常广。

YOLO的发家史

  说起目标检测系统，就要先明白，图像识别、目标定位和目标检测的区别。图像识别也可以说成是目标分类，顾名思义，目的是为了分类出图像中的物体是什么类别。目标定位是不仅仅要识别出是一种什么物体，还要预测出物体的位置，并使用bounding box框出。目标检测就更为复杂，它可以看作是图像识别+多目标定位，即要在一张图片中定位并分类出多个物体。
  目标检测对于人类来说极为简单，经过上万年的进化，人类天生具有复杂的感知与视觉系统，这是机器无可比拟的，我们可以只对图片看一眼，即分辨出物体的种类和它相应的位置，根据先前的知识进行归纳，适应不同图像环境都是人类专属技能。但是对于计算机来说，一张图片只是具有无数RGB像素点的矩阵，它本身并不知道猫狗动物，大小形状的概念，如果再给它一张具有复杂自然场景背景的图片，想要检测出物体更是难上加难。但是是问题，总会有解决的办法。问题是由人类提出来的，当然还要靠人类的智慧来处理。面对这样的计算机难题，很多研究学者蜂拥而至，从此目标检测领域变成了非常热门的研究方向，当然也诞生出了许多的解决方法。

图1：2015年之前目标检测方法在Pascal VOC 2007数据集上测试的FPS和mAP结果对比

  传统的目标检测方法大致分为三个步骤，先使用不同的方法（滑动窗口，区域候选）提取区域的特征图，然后再使用分类器进行识别，最后回归预测。大多数方法都较为复杂，速度较慢，训练耗时。

传统的方法可以按照检测系统分为两种：

• DPM，Deformatable Parts Models，采用sliding window检测
• R-CNN、Fast R-CNN。采用region proposal的方法，生成一些可能包含待检测物体的potential bounding box，再通过一个classifier（SVM）判断每个bbox里是否真的包含物体，以及物体的class probability。

目前深度学习相关的目标检测方法大致可以分为两派：

• 基于区域提名的（regin proposal）的，比如R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN。
• 基于端到端（end to end）的，无需候选区域，如YOLO、SSD。
  二者发展都很迅速，区域提名准确率较好、端到端的方法速度较快。

本文着重于介绍一下目标检测系统：YOLO

YOLO核心思想

  将整张图片作为网络的输入，直接在输出层对bounding box的位置和所属类别进行回归。与Faster R-CNN网络相比，虽然后者也是使用整张图片作为输入，但是它采用了RCNN那种区域预测+分类的思想，把提取proposal的步骤放在了CNN中实现，而YOLO则采用直接回归的思路，将目标定位和目标类别预测整合于单个神经网络模型中。
  直接在输出层回归bbox的位置和所属类别。
按照 YOLO：Unified，Real-Time Object Detection 中所说，YOLO检测系统简单直接，可以看做只有三步：

• 1.输入：448 x 448 x 3，由于网络的最后需要接入两个全连接层，全连接层需要固定尺寸的输入，故需要将输入resize。

• 2.Conv + FC：主要使用1x1卷积来做channle reduction，然后紧跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU激活函数：max(x,0.1x) ，但是最后一层采用线性激活函数。
  

• 3.输出：最后一个FC层得到一个1470 x 1的输出，将这个输出reshap一下，得到 7 x 7 x 30 的一个tensor，即最终每个单元格都有一个30维的输出，代表预测结果。具体如下：
  

YOLO实现细节

1、将一幅图像分成 S×S 个网格(Grid Cell)，如果某个object的中心落在某个网格中（通过ground-truth框确定），则这个网格就负责预测这个object。

2、每个网格要预测B个bounding box，每个box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个值代表了所预测的bounding box中是否含有object和若有object，这个object预测得有多准的两重信息，计算方式：
$$Pr(Object)\ast Io{U}_{pred}^{truth}$$

• 第二项是预测的边界框和ground-truth之间的IoU值。可以计算出来

$Pr(Object)$的概率计算

• 然后看2个bounding box的IOU，哪个比较大（更接近对象实际的bounding box），就由哪个bounding box来负责预测该对象是否存在，即该bounding box的 $Pr(Object)$=1，同时对象真实bounding box的位置也就填入该bounding box。另一个不负责预测的bounding box的$Pr(Object)=0$。

• 总的来说就是，与对象实际bounding box最接近的那个bounding box，其$Confidence=Io{U}_{pred}^{truth}$该网格的其它bounding box的$Confidence=0$。

  说人话：拿上面狗的图片举例子
  首先将狗的图片分为7*7的网格，而红色的点所在的网格就是狗的标注框中心点所在的网格，因此这个框负责预测狗这个物体。
  每个网格可以定义有几个anchor box，当然，这里是定义了2个anchor box。拿其中一个anchor box举例，经过与真实框的IOU计算之后就是回归出来的框Bounding Box（也就是网络输出的框（图中的黄色框），他与真实框和anchor box都有差距）（anchor box 的个数和大小由自己定义，写在配置文件中）
  返回回来的Bounding Box携带5个值（x，y，w，h，c)，（x,y）为Bounding Box的中心坐标，w，h为Bounding Box的宽和高。另外还有一个c意思就是confidence，这个值反映出了两个信息，一个是这个框的IOU比较高，也就是这个框是被筛选出来的，否则也不会返回Bounding Box对吧，另一个就是这个框预测的准确度。
  至于公式可以这样理解：
  如果这个网格是物体框的中心点，那当然是咱们想要的，所以为1，否则就是背景呗，背景不是我们想要的所以是0。
  

Bounding Box与anchor box的区别可以看看这篇文章：https://blog.csdn.net/m0_54146002/article/details/120486688

3、每个网格单元针对20种类别预测bboxes属于单个类别的条件概率$Pr(Clas{s}_i\mid Object)$，属于同一个网格的B个bboxes共享一个条件概率。在测试时，将条件概率分别和单个的bbox的confidence预测相乘：
$$\stackrel{conditionalclassprob}{\overbrace{Pr(Clas{s}_i\mid Object)}}\ast \stackrel{bboxconfidence}{\overbrace{Pr(Object)\ast Io{U}_{pred}^{truth}}}=Pr(Clas{s}_i)\ast Io{U}_{pred}^{truth}$$

• $Pr(Clas{s}_i\mid Object)$ : 候选框预测为每一类的概率（for class in Class₂₀）
• $Pr(Object)$：候选框预测到前景的概率
  更深入的了解概率：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45432367

$Pr(Clas{s}_i\mid Object)$的概率计算

即20个对象分类的概率

对于输入图像中的每个对象，先找到其中心点。比如上图中的自行车，其中心点在黄色圆点位置，中心点落在黄色网格内，所以这个黄色网格对应的30维向量中，自行车的概率1，其它对象的概率是0。所有其它48个网格的30维向量中，该自行车的概率都是0。这就是所谓的"中心点所在的网格对预测该对象负责"。狗和汽车的分类概率也是同样的方法填写。

说人话：
以狗举例，如果候选框的grid cell和标注框的grid cell是一个即都是蓝色的grid cell，那么这个网格的$Pr(狗\mid Object)=1$，$Pr(其他19种\mid Object)=0$，如果预测框的grid cell既不是上图中的蓝色grid cell，也不是黄和粉grid cell呢？就是$Pr(20种\mid Object)=0$呗。

4、在Pascal VOC中，YOLO检测系统的图像输入为448×448，S=7，B=2，一共有20个class（C=20），输出就是7×7×30的一个tensor。这个是怎么算出来的呢？看下面详解。

YOLO网络设计

YOLO使用了24个级联卷积层和最后2个全连接层，交替的1×1卷积层降低了前面层的特征空间。在ImageNet分类任务上使用分辨率的一半（224×224输入图像）对卷积层进行预训练，然后将分辨率加倍进行目标检测。

YOLO网络借鉴了GoogleNet的思想，但与之不同的是，为了更好的性能，它增加额外的4层卷积层（conv）。YOLO一共使用了24个级联的卷积层和2个全连接层（fc），其中conv层中包含了1×1和3×3两种kernel，最后一个fc全连接层后经过reshape之后就是YOLO网络的输出，是长度为S×S×(B×5+C)=7×7×30的tensor，最后经过识别过程得到最终的检测结果。

上文说到每个bounding box要预测(x,y,w,h,confidence)五个值，一张图片共分为S×S个网格，每个网格要预测出B个bounding box和一个网格负责的object的类别信息，记为C。

则输出为S ∗ S ∗ ( 5 ∗ B + C ) SS(5*B+C)S∗S∗(5∗B+C)的tensor张量，(x,y)表示bounding box相对于网格单元的边界的offset，归一化到(0,1)范围之内，而w,h表示相对于整个图片的预测宽和高，也被归一化到(0,1)范围内。c代表的是object在某个bounding box的confidence。
使用下图更形象的说明，7×7×30的Tensor中的一个1×1×30的前10维的所代表的含义。

归一化

下面解释如何将预测坐标的x,y用相对于对应网格的offset归一化到0-1和w,h是如何利用图像的宽高归一化到0-1之间。
每个单元格预测的B个(x,y,w,h,confidence)向量，假设图片为S×S个网格，S=7，图片宽为w_i ​高为h_i :
1.（x,y）是bbox的中心相对于单元格的offset
对于下图中蓝色单元格，坐标为(x_col=1,y_row=4)，假设它的预测输出是红色框bbox，设bbox的中心坐标为（x_c，y_c），那么最终预测出来的（x,y）是经过归一化处理的，表示的是相对于单元格的offset，公式：
$$x=\frac{x_c}{w_i}\ast S-x_{col}，y=\frac{y_c}{h_i}\ast S-y_{row}$$

2.（w,h）是bbox相对于整个图片的比例
预测的bbox的宽高为w_b, h_b，（w,h）表示的是bbox相对于整张图片的占比，公式：
$$w=\frac{w_b}{w_i}=，y=\frac{h_b}{h_i}$$
如果还不理解，可以看这里
前面说了，共有7x7=49个“grid cell”，而每个“grid cell”有两个“bounding box”，负责预测“ground truth”的位置和类别。因此，最后的30实际上是由5x2+20组成的。

第一个5，分别是x,y,w,h,c。其中：
x，y是指“bounding box”的预测框的中心坐标相较于该“bounding box”归属的“grid cell”左上角的偏移量，在0-1之间。如下图所示

在上图中，绿色虚线框代表grid cell，绿点表示该grid cell的左上角坐标，为（0，0）；
红色和蓝色框代表该grid cell包含的两个bounding box，红点和蓝点表示这两个boung box的中心坐标。有一点很重要，bound box的中心坐标一定在该grid cell内部，因此，红点和蓝点的坐标可以归一化在0-1之间。再上图中，红点的坐标为（0.5，0.5），即x=y=0.5，蓝点的坐标为（0.9，0.9），即x=y=0.9。

w和h是指该bound box的宽和高，但也归一化到了0-1之间，表示相较于原始图像的宽和高（即448个像素）。比如该bounding box预测的框宽是44.8个像素，高也是44.8个像素，则w=0.1，h=0.1。

比如对于下面的这个例子：

红框的x=0.8，y=0.5，w=0.1，h=0.2。

那么，最后的c表示什么呢？c是置信度，表示的实际含义是：该bounding box 中含有目标的概率，在论文中表示为：

那么这个c实际是怎么求出来的呢？作者用bounding box与ground truth的IOU来代替c，即作者的思想是：用bounding box与ground truth的重合程度，来表示该bounding box中含有目标的概率，这显然是符合直觉的，也是说得通的。上面图片中的Pr(Object)非0即1，若ground truth的中心点落入该grid cell中，则Pr(Object)=1，否则Pr(Object)=0。

所以，对于一个bounding box，有x,y,w,h,c这五个参数，前四个参数而已确定bounding box的方框，最后的c可以该bounding box 中含有目标的概率。而对于一个grid cell有两个bounding box，因此是5x2。

OK，至此已经解释清楚了30=5x2 + 20中的前半部分，那么后面的20又是什么？
YOLOV1是在PASCAL VOC数据集上训练的，该数据集上有20个类别，因此这里的20表示的是条件概率：在该grid cell包含目标的条件下，该目标是某种类别的概率。在论文中作者用Pr(Classi | Object)表示。因为有20个类别，所以有20个条件概率。

这就是7x7x30中的30表示的具体含义。

另外，因为c表示的是该方框中存在目标的概率，后面的20表示的是条件概率：在该grid cell包含目标的条件下，该目标是某种类别的概率。所以用c乘以条件概率就可以得到全概率，如下图所示。全概率就表示该方框中包含目标的概率。

30维向量含义

每个grid cell对应的两个bounding box的5个值在tensor中体现出来，组成前十维。后面二十维代表属于每一个类别的概率。

如上式所述，每个网格预测的类别概率乘以每个bbox的预测confidence，得到每个bbox的class-specific confidence score分数。对每个格子的每一个bounding box进行此运算，最后会得到7×7×2=98个scores，设置一个阈值，滤掉得分低的bboxes，对保留的bboxes进行NMS（Non Maximum Suppression）处理，最终得到目标检测结果。

预测框的定位

最后得到第一个为最大的score值，找出针对dog这个种类预测出的对应框，记为bbox_max。然后将它与其他分数较低的但不是0的框作对比，这种框记为bbox_cur。将bbox_max和bbox_cur分别做IoU计算，如果 IoU(bbox_max, bbox_cur) > 0.5，那么将bbox_cur对应的score设为0。例如：

然后接着遍历下一个score，如果它不是最大的且不为0，就和最大的score对应的框座IoU运算，若结果大于0.5则，同上。否则它的score不变，继续处理下一个bbox_cur……直到最后一个score，如图：

计算完一轮之后，假如得到score序列：0.5、0、0.2、0.1 … 0、0、0、0
那么进行下一轮循环，从0.2开始，将0.2对应的框作为bbox_max，继续循环计算后面的bbox_cur与新的bbox_max的IoU值，大于0.5的设为0，小于0.5的score不变。再这样一直计算比较到最后一个score。
得到新的的score序列为：0.5、0、0.2、0 … 0、0、0、0
即最后只得到两个score不为0的框，如图：

再筛选bounding box

经过这些NMS算法的处理，会出现很多框针对某个class的预测的score为0的情况。
最后，针对每个bbox的20×1的张量，对20种class的预测score进行判断。例如，
1）先取出针对bbox3的所有20个scores，按照类别的默认顺序找出score最大的那个score的index索引号（根据此index可以找出所属的类别）记为class；
2）然后找出bbox3的最大score分数，记为score。
3）判断score是否大于0，如果是，就在图像中画出标有class的框。否则，丢弃此bbox。
如图：

接下来进行下一个bbox的筛选，如图，则是bbox1，流程同上。一直到最后一个bbox97，

最后得到的框如图：

损失函数

由浅入深逐一解析损失函数（一）：

1.bbox损失函数
bbox的四个指标（x,y,w,h）要计算与真实框的损失
2.confidence损失函数
分前景和背景两种情况：

• 一种是预测中心点落在标注框的中心网格中，也就是这个框负责预测这个物体。
• 另一种是预测中心点为未落在标注框的中心网格中，也就是这个框负责预测背景。
  3.20分类损失函数
  计算每一个类别的预测值和真实值之间的损失
  4.最后将所有损失函数加在一起就是我们的loss。

由浅入深逐一解析损失函数（二）：

bbox损失函数：

• λ_coord：8维的localization error和20维的classification error同样重要显然是不合理的，毕竟最后是要加在一起的，应该更重视8维的坐标预测，所以作者给这个损失前加了个权重，记为：λ_coord，在Pascal VOC训练中取5。
• ${\sum }_{i=0}^{s^2}$：对于ss也就是77的每一个grid cell都要计算
• ${\sum }_{j=0}^B$：有两个bounding box，每一个都要计算
• $I{}_{ij}^{obj}$：当前网格不是有2个预测框吗，每一个都会和标注框算一个IOU，IOU大的设置为1,小的设置为0。
• $[(x_i-\hat{x}{)}^2+(y_i-\hat{y}{)}^2]$：预测框的中心点（x，y）与标注框的中心点$（\hat{x}，\hat{y}）$的位置差距。
  值得注意的是为什么计算宽高的差距时要加上根号呢？

我们看上面这张图，同样是差距1px，大图像感觉就无所谓，而小图像却差之毫厘谬以千里。因此我们加上一个根号。接着看

从开方函数图像很容易就知道对于较大的bbox来说两者之差是会被慢慢缩小的，即惩罚力度没有小bbox这么大。

confidence损失函数

• $C_i与\widehat{C_i}$：当预测为一个前景的时候，我们希望它的置信度为1，当预测为背景的时候我们希望它的置信度为0，但是这样可能吗？别忘了我们还有一个预测框与标注框的IOU没用上，于是就出现了置信度C_i和IOU（$\widehat{C_i}$）之间的计算。也就是当这个框的IOU值大于0.5的时候，我就觉得这个框是在预测前景，此时的置信度为1，但是又没有和标注框完全重合，所以置信度的值越接近IOU的值越好。
• 对于不存在object的bbox的confidence loss，赋予了更小的损失权重，记为${\lambda }_{noode}$。在Pascal VOC中取0.5。若没有任何物体中心落入边界框中，则$\widehat{C_i}$=0，此时我们希望预测含有物体的置信度$C_i$越小越好。然而，大部分bbox中都没有object，积少成多，造成loss的第2部分与第3部分的不平衡，因此，在loss的三部分增加权重${\lambda }_{noode}$=0.5。

20分类损失函数

• $C_i$：预测的该种类的概率，还是我们的老演员狗，也就是说当这个grid cell 是我们的狗标注框的中心grid cell时，这个式子的值就等于 $1\ast Io{U}_{pred}^{truth}$，因为这个框被选出来了，所以$Pr(Object)$已经等于1了，计算$Pr(Clas{s}_i)\ast Io{U}_{pred}^{truth}$就完了。其他的非标注框中心grid cell的就全都是0。
  $$\stackrel{conditionalclassprob}{\overbrace{Pr(Clas{s}_i\mid Object)}}\ast \stackrel{bboxconfidence}{\overbrace{Pr(Object)\ast Io{U}_{pred}^{truth}}}=Pr(Clas{s}_i)\ast Io{U}_{pred}^{truth}$$
• $\widehat{C_i}$：该种类的真实概率呗，只要这个grid cell 是我们狗标注框的中心grid cell，就为1，其他类别的或者背景的grid cell到这里只能挨一巴掌，所以就是0。

转载：https://blog.csdn.net/m0_54634272/article/details/128500218