【You Only Look Once：Unified, Real-Time Object Detection】
YOLO是一个可以一次性预测多个Box位置和类别的卷积神经网络，能够实现端到端的目标检测和识别，其最大的优势就是速度快。事实上，目标检测的本质就是回归，因此一个实现回归功能的CNN并不需要复杂的设计过程。YOLO没有选择滑窗或提取proposal的方式训练网络，而是直接选用整图训练模型。这样做的好处在于可以更好的区分目标和背景区域，相比之下，采用proposal训练方式的Fast-R-CNN常常把背景区域误检为特定目标。当然,YOLO在提升检测速度的同时牺牲了一些精度。下图所示是YOLO检测系统流程：1.将图像Resize到448*448；2.运行CNN；3.非极大抑制优化检测结果。有兴趣的童鞋可以按照http://pjreddie.com/darknet/install/的说明安装测试一下YOLO的scoring流程，非常容易上手。接下来将重点介绍YOLO的原理。
5.1 一体化检测方案
YOLO的设计理念遵循端到端训练和实时检测。YOLO将输入图像划分为S*S个网络，如果一个物体的中心落在某网格(cell)内，则相应网格负责检测该物体。在训练和测试时，每个网络预测B个bounding boxes，每个bounding box对应5个预测参数，即bounding box的中心点坐标(x,y)，宽高（w,h），和置信度评分。这里的置信度评分(Pr(Object)*IOU(pred|truth))综合反映基于当前模型bounding box内存在目标的可能性Pr(Object)和bounding box预测目标位置的准确性IOU(pred|truth)。如果bouding box内不存在物体，则Pr(Object)=0。如果存在物体，则根据预测的bounding box和真实的bounding box计算IOU，同时会预测存在物体的情况下该物体属于某一类的后验概率Pr(Class_i|Object)。假定一共有C类物体，那么每一个网格只预测一次C类物体的条件类概率Pr(Class_i|Object), i=1,2,...,C;每一个网格预测B个bounding box的位置。即这B个bounding box共享一套条件类概率Pr(Class_i|Object), i=1,2,...,C。基于计算得到的Pr(Class_i|Object)，在测试时可以计算某个bounding box类相关置信度：Pr(Class_i|Object)*Pr(Object)*IOU(pred|truth)=Pr(Class_i)*IOU(pred|truth)。如果将输入图像划分为7*7网格（S=7），每个网格预测2个bounding box (B=2)，有20类待检测的目标（C=20），则相当于最终预测一个长度为S*S*(B*5+C)=7*7*30的向量，从而完成检测+识别任务，整个流程可以通过下图理解。
5.1.1 网络设计
YOLO网络设计遵循了GoogleNet的思想，但与之有所区别。YOLO使用了24个级联的卷积（conv）层和2个全连接（fc）层，其中conv层包括3*3和1*1两种Kernel，最后一个fc层即YOLO网络的输出，长度为S*S*(B*5+C)=7*7*30.此外，作者还设计了一个简化版的YOLO-small网络，包括9个级联的conv层和2个fc层，由于conv层的数量少了很多，因此YOLO-small速度比YOLO快很多。如下图所示我们给出了YOLO网络的架构。
5.1.2 训练
作者训练YOLO网络是分步骤进行的：首先，作者从上图网络中取出前20个conv层，然后自己添加了一个average pooling层和一个fc层，用1000类的ImageNet数据与训练。在ImageNet2012上用224*224d的图像训练后得到的top5准确率是88%。然后，作者在20个预训练好的conv层后添加了4个新的conv层和2个fc层，并采用随即参数初始化这些新添加的层，在fine-tune新层时，作者选用448*448图像训练。最后一个fc层可以预测物体属于不同类的概率和bounding box中心点坐标x,y和宽高w,h。Boundingbox的宽高是相对于图像宽高归一化后得到的，Bounding box的中心位置坐标是相对于某一个网格的位置坐标进行过归一化，因此x,y,w,h均介于0到1之间。
在设计Loss函数时，有两个主要的问题：1.对于最后一层长度为7*7*30长度预测结果，计算预测loss通常会选用平方和误差。然而这种Loss函数的位置误差和分类误差是1：1的关系。2.整个图有7*7个网格，大多数网格实际不包含物体（当物体的中心位于网格内才算包含物体），如果只计算Pr(Class_i),很多网格的分类概率为0，网格loss呈现出稀疏矩阵的特性，使得Loss收敛效果变差，模型不稳定。为了解决上述问题，作者采用了一系列方案：
1.增加bounding box坐标预测的loss权重，降低bounding box分类的loss权重。坐标预测和分类预测的权重分别是λcoord=5,λnoobj=0.5.
2.平方和误差对于大和小的bounding box的权重是相同的，作者为了降低不同大小bounding box宽高预测的方差，采用了平方根形式计算宽高预测loss，即sqrt(w)和sqrt(h)。
训练Loss组成形式较为复杂，这里不作列举，如有兴趣可以参考作者原文慢慢理解体会。
5.1.3 测试
作者选用PASAL VOC图像测试训练得到的YOLO网络，每幅图会预测得到98个（7*7*2）个bouding box及相应的类概率。通常一个cell可以直接预测出一个物体对应的bounding box,但是对于某些尺寸较大或靠近图像边界的物体，需要多个网格预测的结果通过非极大抑制处理生成。虽然YOLO对于非极大抑制的依赖不及R-CNN和DPM，但非极大抑制确实可以将mAP提高2到3个点。
5.2 方法对比
作者将YOLO目标检测与识别方法与其他几种经典方案进行比较可知：
DPM(Deformable parts models): DPM是一种基于滑窗方式的目标检测方法，基本流程包括几个独立的环节：特征提取，区域划分，基于高分值区域预测bounding box。YOLO采用端到端的训练方式，将特征提取、候选框预测，非极大抑制及目标识别连接在一起，实现了更快更准的检测模型。
R-CNN：R-CNN方案分需要先用SeletiveSearch方法提取proposal,然后用CNN进行特征提取，最后用SVM训练分类器。如此方案，诚繁琐也！YOLO精髓思想与其类似，但是通过共享卷积特征的方式提取proposal和目标识别。另外，YOLO用网格对proposal进行空间约束，避免在一些区域重复提取Proposal，相较于SeletiveSearch提取2000个proposal进行R-CNN训练，YOLO只需要提取98个proposal，这样训练和测试速度怎能不快？
Fast-R-CNN、Faster-R-CNN、Fast-DPM: Fast-R-CNN和Faster-R-CNN分别替换了SVMs训练和SelectiveSeach提取proposal的方式，在一定程度上加速了训练和测试速度，但其速度依然无法和YOLO相比。同理，将DPM优化在GPU上实现也无出YOLO之右。
5.3 实验
5.3.1 实时检测识别系统对比
5.3.2 VOC2007准确率比较
5.3.3 Fast-R-CNN和YOLO错误分析
如图所示，不同区域分别表示不同的指标：
Correct：正确检测和识别的比例，即分类正确且IOU>0.5
Localization:分类正确，但0.1<IOU<0.5
Similar:类别相似，IOU>0.1
Other:分类错误，IOU>0.1
Background: 对于任何目标IOU<0.1
可以看出，YOLO在定位目标位置时准确度不及Fast-R-CNN。YOLO的error中，目标定位错误占据的比例最大，比Fast-R-CNN高出了10个点。但是，YOLO在定位识别背景时准确率更高，可以看出Fast-R-CNN假阳性很高（Background=13.6%，即认为某个框是目标，但是实际里面不含任何物体）。
5.3.4 VOC2012准确率比较
由于YOLO在目标检测和识别是处理背景部分优势更明显，因此作者设计了Fast-R-CNN+YOLO检测识别模式，即先用R-CNN提取得到一组bounding box，然后用YOLO处理图像也得到一组bounding box。对比这两组bounding box是否基本一致，如果一致就用YOLO计算得到的概率对目标分类，最终的bouding box的区域选取二者的相交区域。Fast-R-CNN的最高准确率可以达到71.8%,采用Fast-R-CNN+YOLO可以将准确率提升至75.0%。这种准确率的提升是基于YOLO在测试端出错的情况不同于Fast-R-CNN。虽然Fast-R-CNN_YOLO提升了准确率，但是相应的检测识别速度大大降低，因此导致其无法实时检测。
使用VOC2012测试不同算法的mean Average Precision，YOLO的mAP=57.9%，该数值与基于VGG16的RCNN检测算法准确率相当。对于不同大小图像的测试效果进行研究，作者发现：YOLO在检测小目标时准确率比R-CNN低大约8~10%，在检测大目标是准确率高于R-CNN。采用Fast-R-CNN+YOLO的方式准确率最高，比Fast-R-CNN的准确率高了2.3%。
5.4 总结
YOLO是一种支持端到端训练和测试的卷积神经网络，在保证一定准确率的前提下能图像中多目标的检测与识别。