一、概述
目标检测的目的是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来。例如对于猫和狗的检测，我们不仅要用算法判断图片中是不是有猫和狗， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把猫和狗圈起来。其中“定位”的意思是判断猫和狗在图片中的具体位置。
图1.目标检测与其他计算机视觉任务示例
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN等），它们是two-stage算法，需要先算法产生目标候选框，也就是目标位置，然后再对候选框做分类与回归。而另一类是YOLO，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。如图2所示。
图2.几种常见目标检测算法速度与准确度比较（截止2016年）
二、YOLOv1
1.YOLO
YOLO：You Only Look Once，即你只需要看一次，就能够检测出目标。是目前最为先进的目标检测算法之一。
2.YOLOv1的核心思想
·YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框）的位置及其所属的类别。
·Faster-RCNN中也直接用整张图作为输入，但是Faster-RCNN整体还是采用了RCNN 那种proposal+classifier的思想，也就是上面所说的two-stage。只不过提取proposal的步骤放在CNN中实现了，而YOLO则采用直接回归的思路。
3.YOLOv1实现步骤
图3.YOLOV1的实现步骤
（1）将图像resize到448*448作为神经网络的输入；
（2）运行神经网络，得到bounding box坐标、box中包含物体的置信度和class probabilities；
（3）进行非极大值抑制，得到最终结果。
4.YOLOv1具体流程
图4-1.YOLOV1具体流程概图
图4-2.YOLOV1具体流程详细图
将一幅图像分成 S*S 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。在论文当中将图片分成7*7，共49个区域。
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding 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confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的精准度两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。 第二项是预测的bounding box和实际的ground truth之间的IoU值。
同时每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。则S*S个网格，每个网格要预测B个bounding box还要预测C个categories（类别）。输出就是S *S * (5*B+C)的一个tensor。
举个例子在PASCAL VOC（训练集）中，图像输入为448*448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7*7*30的一个tensor。
图5.YOLOV1示例
5.YOLOv1网络结构
YOLOv1的网络结构借鉴了 GoogLeNet 。24个卷积层，2个全链接层。用1×1 reduction layers 紧跟 3×3 convolutional layers 取代Goolenet的 inception modules 。
但在这里有一个小问题，就是在2015年的论文和2016年的论文中网络结构和注释有所不同，个人感觉2016年的标注在第一层网络处有细微问题，如图6-1和6-2所示。在本文中以2016年的论文为准。
图6-1.YOLOV1网络结构(2015)
图6-2.YOLOV1网络结构(2016)
6.损失函数
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，让这个三个方面得到很好的平衡。作者简单粗暴的全部采用了sum-squared error loss来做这件事。
这种做法存在以下几个问题：
第一，8维的localization error和20维的classification error同等重要显然是不合理的；
第二，如果一个网格中没有object（一幅图中这种网格很多），那么就会将这些网格中的box的confidence push到0，相比于较少的有object的网格，这种做法是over powering的，这会导致网络不稳定甚至发散。
针对上面的问题，作者提出了如下解决办法：
第一，更重视8维的坐标预测，给这些损失前面赋予更大的loss weight，记为λcoord
，在Pascal VOC训练中取5；
第二，对没有object的box的confidence loss，赋予小的loss weight，记为λnoobj
，在Pascal VOC训练中取0.5；
第三，有object的box的loss和类别的loss的loss weight正常取1。
最终作者设计的损失函数如下：
每个grid有30维，这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。 其中坐标的x, y用对应网格的offset归一化到0-1之间，w, h用图像的width和height归一化到0-1之间。具体实例如图7所示。
图7.YOLOV1损失函数分析
7.训练
预训练分类网络：在ImageNet 1000-class competition dataset上预训练一个分类网络，这个网络是YOLOv1的前20个卷积网络+average-pooling layer+ fully connected layer （此时网络输入是224*224）。
图8.两个bounding box示意
每一个网格不仅仅要预测2个bounding box（如图8所示）的坐标（x, y ,w ,h）以及confidence（置信度）。还要预测类别信息，在论文中有20个categories，计算出20个类别的概率，概率最大的即为对应的类别。
图9.YOLOV1训练过程中20个分类示意
8.缺点
·YOLO对相互靠的很近的物体，还有很小的群体 检测效果不好，这是因为一个网格中只预测了两个框，并且只属于一类。
·对测试图像中，同一类物体出现的新的不常见的长宽比和其他情况是。泛化能力偏弱。
·由于损失函数的问题，定位误差是影响检测效果的主要原因。尤其是大小物体的处理上，还有待加强。
因为YOLO系列比较长，所以最后还是决定分成两个部分写，相关文献资料和参考链接会在下一篇放出！如果有问题，欢迎大家指正！
YOLOv2及YOLOv3：https://blog.csdn.net/lipengfei0427/article/details/103726333