YOLO V2

YOLOV2

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YOLO9000: Better, Faster, Stronger

Yolov2概述

先解释概念：Yolov2和Yolo9000算法内核相同，区别是训练方式不同：Yolov2用coco数据集训练后，可以识别80个种类。而Yolo9000可以使用coco数据集 + ImageNet数据集联合训练，可以识别9000多个种类。上图为Yolo9000的检测效果图，可以看到图片中的人，被分为了leader、American、skin-diver、athlete。

本文首先介绍Yolov2，列举出基于v1所做的改进；之后解读Yolo9000的训练方法。

Yolo v2:Better, Faster

Yolov2论文标题就是更好，更快，更强。Yolov1发表之后，计算机视觉领域出现了很多trick，例如批归一化、多尺度训练，v2也尝试借鉴了R-CNN体系中的anchor box，所有的改进提升，下面逐一介绍。

Better

1. Batch Normalization（批归一化）

   By adding batch normalization on all of the convolutional layers in YOLO we get more than 2% improvement in mAP.

   检测系列的网络结构中，BN逐渐变成了标配。在Yolo的每个卷积层中加入BN之后，mAP提升了2%，并且去除了Dropout。

2. High Resolution Classifier（分类网络高分辨率预训练）

   在Yolov1中，网络的backbone部分会在ImageNet数据集上进行预训练，训练时网络输入图像的分辨率为(224*224)。在v2中，将分类网络在输入图片分辨率为(448*448)的ImageNet数据集上训练10个epoch，再使用检测数据集（例如coco）进行微调。高分辨率预训练使mAP提高了大约4%。

3. Convolutional With Anchor Boxes（Anchor Box替换全连接层）

   解读v1时提到，每个格点预测两个矩形框，在计算loss时，只让与ground truth最接近的框产生loss数值，而另一个框不做修正。这样规定之后，作者发现两个框在物体的大小、长宽比、类别上逐渐有了分工。在v2中，神经网络不对预测矩形框的宽高的绝对值进行预测，而是预测与Anchor框的偏差（offset），每个格点指定n个Anchor框。在训练时，最接近ground truth的框产生loss，其余框不产生loss。在引入Anchor Box操作后，mAP由69.5下降至69.2，原因在于，每个格点预测的物体变多之后，召回率大幅上升，准确率有所下降，总体mAP略有下降。

   v2中移除了v1最后的两层全连接层，全连接层计算量大，耗时久。文中没有详细描述全连接层的替换方案，这里笔者猜测是利用(1*1)的卷积层代替（欢迎指正），具体的网络结构原文中没有提及，官方代码也被yolo v3替代了。v2主要是各种trick引入后的效果验证，建议不必纠结于v2的网络结构。

4. Dimension Clusters（Anchor Box的宽高由聚类产生）

   这里算是作者的一个创新点。Faster R-CNN中的九个Anchor Box的宽高是事先设定好的比例大小，一共设定三个面积大小的矩形框，每个矩形框有三个宽高比：(1:1)，(2:1)，(1:2)，总共九个框。而在v2中，Anchor Box的宽高不经过人为获得，而是将训练数据集中的矩形框的宽和高((w,h))作为一个向量全部拿出来，距离函数是iou，以此为基础用kmeans聚类得到先验框的宽和高。例如使用5个Anchor Box，那么kmeans聚类的类别中心个数设置为5。加入了聚类操作之后，引入Anchor Box之后，mAP上升。

   需要强调的是，聚类必须要定义聚类点（矩形框((w,h))）之间的距离函数，文中使用如下函数：

   [d(box,centroid)=1-IoU(box,centroid) ]

   使用（(1-IOU)）数值作为两个矩形框的的距离函数，这里的运用也是非常的巧妙。

5. Direct location prediction（绝对位置预测）

   Yolo中的位置预测方法很清晰，就是相对于左上角的格点坐标预测偏移量。这里的Direct具体含义，应该是和其他算法框架对比后得到的。比如其他流行的位置预测公式如下：

   [egin{matrix}x=(t_x)*w_a+x_a\y=(t_y*h_a)+y_a end{matrix} ]

   神经网络预测(t_x,t_y)，而(t_x,t_y)又需要与先验框的宽高相乘才能得到相较于(x_a,y_a)的位置偏移值，在v2中，位置预测公式如下：

   [egin{matrix}b_x=sigma(t_x)+c_x\b_y=sigma(t_y)+c_y\b_w=p_we^{t_w}\b_h=p_he^{t_h}end{matrix} ]

   Yolo的天然优势，就是格点的坐标可以作为参照点。此时(t_x,t_y)通过一个激活函数，直接产生偏移位置数值，与矩形框的宽高独立开，变得更加直接。

6. Fine-Grained Features（细粒度特征）

   在(26*26)的特征图，经过卷积层等，变为(13*13)的特征图后，作者认为损失了很多细粒度的特征，导致小尺寸物体的识别效果不佳，所以在此加入了passthrough层。

   

   如上图所示，passthrough层就是将(26*26*1)的特征图，变成(13*13*4)的特征图，在这一次操作中不损失细粒度特征。有人说passthrough层分成四份的具体细节，并不是两刀切成4块，而是在每个(2*2)的小区域上都选择左上角块。其实这里怎么切都一样，在之后(1*1)卷积层中，不过是加法交换律的事。

7. Multi-Scale Training（多尺寸训练）

   很关键的一点是，Yolo v2中只有卷积层与池化层，所以对于网络的输入大小，并没有限制，整个网络的降采样倍数为32，只要输入的特征图尺寸为32的倍数即可，如果网络中有全连接层，就不是这样了。所以Yolo v2可以使用不同尺寸的输入图片训练。

   作者使用的训练方法是，在每10个batch之后，就将图片resize成({320, 352, ..., 608})中的一种。不同的输入，最后产生的格点数不同，比如输入图片是(320*320)，那么输出格点是(10*10)，如果每个格点的先验框个数设置为5，那么总共输出500个预测结果；如果输入图片大小是(608*608)，输出格点就是(19*19)，共1805个预测结果。

   在引入了多尺寸训练方法后，迫使卷积核学习不同比例大小尺寸的特征。当输入设置为(544*544)甚至更大，Yolo v2的mAP已经超过了其他的物体检测算法。

Faster

• Darknet-19

  

  ​ v2中作者提出了新的分类网络架构——Darknet-19，该架构的网络参数较VGG-16更少，在ImageNet上，仍然可以达到top-1 72.9%以及top-5 91.2%的精度。

Yolo v2精度与性能

全部的trick效果如下，除了直接引入人为指定宽高的Anchor Boxes，其他技巧都带来了一定的增益。

附一下Yolo v2与其他算法的对比图：

• Yolo v2精度对比(on COCO test-dev2015)

• Yolo v2精度与速率对比（on PASCAL VOC）

  

可见，Yolo v2的精度可以比肩业界前沿算法，同时仍然保持着大幅度速率领先。

Yolo9000:Stronger

Joint classification and detection

如果说整个Yolo v2的Better部分，都没有什么大的创新点，这里的分类与检测联合训练，就是Yolo v2的一大亮点，因为这一个技巧，Yolo v2才成为了Yolo9000。

如之前所说，物体分类，是对整张图片打标签，比如这张图片中含有人，另一张图片中的物体为狗；而物体检测不仅对物体的类别进行预测，同时需要框出物体在图片中的位置。物体分类的数据集，最著名的ImageNet，物体类别有上万个，而物体检测数据集，例如coco，只有80个类别，因为物体检测、分割的打标签成本比物体分类打标签成本要高很多。所以在这里，作者提出了分类、检测训练集联合训练的方案。

联合训练方法思路简单清晰，Yolo v2中物体矩形框生成，不依赖于物理类别预测，二者同时独立进行。当输入是检测数据集时，标注信息有类别、有位置，那么对整个loss函数计算loss，进行反向传播；当输入图片只包含分类信息时，loss函数只计算分类loss，其余部分loss为零。当然，一般的训练策略为，先在检测数据集上训练一定的epoch，待预测框的loss基本稳定后，再联合分类数据集、检测数据集进行交替训练，同时为了分类、检测数据量平衡，作者对coco数据集进行了上采样，使得coco数据总数和ImageNet大致相同。

联合分类与检测数据集，这里不同于将网络的backbone在ImageNet上进行预训练，预训练只能提高卷积核的鲁棒性，而分类检测数据集联合，可以扩充识别物体种类。例如，在检测物体数据集中，有类别人，当网络有了一定的找出人的位置的能力后，可以通过分类数据集，添加细分类别：男人、女人、小孩、成人、运动员等等。这里会遇到一个问题，类别之间并不一定是互斥关系，可能是包含（例如人与男人）、相交（运动员与男人），那么在网络中，该怎么对类别进行预测和训练呢？

Dataset combination with WordTree

在文中，作者使用WordTree，解决了ImageNet与coco之间的类别问题。

树结构表示物体之间的从属关系非常合适，第一个大类，物体，物体之下有动物、人工制品、自然物体等，动物中又有更具体的分类。此时，在类别中，不对所有的类别进行softmax操作，而对同一层级的类别进行softmax：

如图中所示，同一颜色的位置，进行softmax操作，使得同一颜色中只有一个类别预测分值最大。在预测时，从树的根节点开始向下检索，每次选取预测分值最高的子节点，直到所有选择的节点预测分值连乘后小于某一阈值时停止。在训练时，如果标签为人，那么只对人这个节点以及其所有的父节点进行loss计算，而其子节点，男人、女人、小孩等，不进行loss计算。

最后的结果是，Yolo v2可以识别超过9000个物体，作者美其名曰Yolo9000。当然原文中也提到，只有当父节点在检测集中出现过，子节点的预测才会有效。如果子节点是裤子、T恤、裙子等，而父节点衣服在检测集中没有出现过，那么整条预测类别支路几乎都是检测失效的状态。这也合理，给神经网络看的都是狗，让它去预测猫，目前神经网络还没有这么智能。

注：yolov2 9000联合训练的方式在实际中存在一些问题，imagenet图像是标准的数据集，图像中目标很显著，占的面积较大，而且图像中只存在单类的物体，所以能很明确的知道预测框的类别，但在实际中，图像可能存在多个类别的物体，也会存在其他未知的干扰，很难像imagenet数据集那么“干净”