为更好理解YOLOv2模型，请先移步，了解YOLOv1后才能更好的理解YOLOv2所做的改进。
前情回顾：【目标检测系列】YOLOV1解读_怀逸%的博客-CSDN博客
背景
通用的目标检测应该具备快速、准确且能过识别各种各样的目标的特点。自从引入神经网络以来，检测框架已经变得越来越块和准确，但是受限于数据集规模的大小，检测方法仍被限制在小部分目标中。
目标检测数据集标注难度远大于分类任务，常见数据集的规模包含几千到数十万张图象，有几十到几百个标签，和分类任务数以百万计的图像及数十万的类别相比，远远不足。我们是希望检测能够达到目标分类的水平。
因此本文的主要工作就是在YOLOV1的基础上进行改进提出了YOLOv2。并提出了一种联合训练方法，在ImageNet的9000多个类别以及COCO的检测数据集上训练一个能够检测9000种类别的模型YOLO9000。
下面是具体的改进措施，从更好、更块、更强三个方向进行改进
更好
Batch Normalization——批量归一化
通过在YOLO的所有卷积层上添加BatchNorm，我们在mAP上的到了2%的改善。BatchNorm也有助于规范化模型，可以在舍弃dropout优化后依然不会过拟合。
High Resolution Classifier——高分辨率分类器
16年的时候分类任务的发展速度远超于目标检测任务，因此在当时的背景下，所有最先进的目标检测方法都是使用在ImageNet上预训练的分类器作为预训练模型，然后迁移到目标检测任务中，使用目标检测数据集进行微调。但是，在最初的时候，像是AlexNet这样的分类器，都是在分辨率小于256*256的输入图像上进行运行的。
因此，在YOLOV1版本中，是先使用分辨率为224*224的分类器作为预训练模型，然后迁移到目标检测领域，使用448*448的完整分辨率进行微调。
YOLOv2对此的改进是，是先在ImageNet数据集中，以448*448的分辨率对分类网络进行微调，微调后的网络能够完成448*448分辨率图像的分类任务，最后将微调好的分类器迁移到目标检测任务中。
概括就是：YOLOv1使用224*224的分类器直接迁移到448*448的目标检测任务中。YOLOv2是先将分类器微调成448*448,然后再迁移到目标检测任务中。
最终效果mAP增加4%
Convolutional With Anchor Boxes——带有Anchor Boxes的卷积
Anchor: Anchor(先验框)就是一组预设的边界框，可以由横纵比和边框面积来定义，代表了开发人员凭借先验知识认为的待检测物体的形状大小。相当于，开发人员凭借先验知识，设计若干的Anchor，在可能的位置先将目标框出来，然后再在这些Anchor的基础上进行调整。
一个Anchor Box可以由边框的横纵比和边框的面积来定义，至于位置一般不需要定义，目标可能出现在图像的任意位置，因此Anchor Box通常是以CNN提取到的Feature Map的点为中心位置，按照预设大小生成边框。
下面来说一下YOLOv1中存在的问题，YOLOv1中每个cell存在B个框，只能预测一个类别，因此对小尺度的图像效果不佳；同时YOLOv1在训练过程中学习适应同一物体的不同形状是比较困难的，这也导致了YOLOv1在精确定位方面表现较差。之所以这样，是因为YOLOv1直接使用全连接层来预测边界框，要知道全连接层需要固定大小的输入，这也就导致了YOLOv1难以泛化到不同的尺度。
为此YOLOv2删掉了全连接层和最后一个Pooling层，使得最后卷积层可以有更高分辨率的特征；同时将网络的输入分辨率降为416*416
使用416*416而不是448*448的原因是因为YOLOv2下采样步长为32，对于416*416的图片，特征图为13*13，奇数给位置，确保在特征图正中间会存在一个中心单元格（大多数图像中，目标往往会占据图像中间位置）
同时YOLOv2的输出含义也发生变化
YOLOv1输出：S*S*(B*5+C)
YOLOv2输出：S*S*(B*（5+C）) 不再是每个cell只能预测一个类别，而是每个box能单独预测一个类别
Dimension Clusters——维度聚类（K-means聚类确定Anchor初始值）
如果想要在YOLO中使用锚框，需要解决两个问题：第一个问题，锚框的尺寸应该如何选择，总不能每次都要开发人员去手动设计吧，这与YOLO的设计初衷不符。针对这个问题具体的结局方案就是使用K-means聚类方法，自动找到较好的训练参数。
具体来说，就是针对训练集中的真实框做K-means聚类算法，自动找到符合该训练集的锚框尺寸。同时针对K-means算法做了一点改进，使其更加符合目标检测算法的需求。具体来说，如果像标准K-means算法中一样，使用欧氏距离的话，大的锚框会比小的锚框产生更多的误差，因此，希望关于距离的度量与框的大小无关，所以采用交并比替换欧氏距离，距离度量公式改为d(box, centroid) = 1 - IOU(box, centroid)
Direct location prediction——直接的位置预测
需要解决的第二个问题：模型的不稳定。基于Anchor的方法再回归锚框时，并非直接得到最终坐标，实际上真正需要学习的是目标与预设Anchor的坐标偏移量，下面是公式 预测框中心坐标= 输出的偏移量×Anchor宽高+Anchor中心坐标，偏移量才是要学习的内容。这也就导致了一个问题，因为目标可能会出现在图像中的任意位置，在随机初始化的条件下，模型需要很长时间才能稳定的预测到合理的便宜量。
解决这个问题的办法就是,将预测边界框的偏移量由全图偏移量改成对象cell的左上角的相对偏移量，将预测框的偏移范围控制在每个cell中，做到每个Anchor只负责检测周围正负一个单位内的cell。这样可以使模型训练更加稳定。
Fine-Grained Features——细粒度的特征
YOLOv2使用13*13的特征图进行检测，虽然检测大的目标够用了，但是对于较小的对象来说，更细粒度的特性可能会使得检测效果更好。
与Faster R-CNN等使用多尺度的特征图不同，YOLOv2简单的增加了一个直通层，获得前层26*26分辨率特征。
具体操作：前层26*26分辨率特征图拆分成4块，沿通道拼接到13*13的特征图中
Multi-Scale Training——多尺度训练
YOLOv1固定448*448的分辨率作为输入，上面加入锚框操作后，我们将分辨率改成了416*416操作。在实际的应用中，我们需要先将图片放缩到416*416的固定大小，才可以保证网络正确检测到目标。但是，我们希望YOLOv2能够鲁棒的运行在不同尺寸的图像中，不要对数据进行放缩处理。
解决方案是利用YOLOv2只使用了卷积和池化层的特点，这意味着输入图像的大小并不会影响模型的正常运行。因此具体做法就是：网络训练过程中每隔10个epoch就随机一个新的尺寸的图像作为输入训练，这样整个训练流程下来，模型见到过各种尺寸的输入，自然能在不同尺寸在正常执行检测任务。由于模型的下采样采用了32倍，那么训练模型所用的图像分辨率就从{320，352，。。。，608}等中选择。
更快
除了检测更加准确之外，我们还希望能够以更快的速度运行，具体方法在本文中新提出了一个Darknet-19的网络
在YOLOv1中用的是GooLeNet(4个卷积层和2个全连接层)，YOLOv2改用Darknet-19(19个卷积层和5个maxpooling层)
在YOLOv1中最后使用全连接层将7*7*1024的特征图变成7*7*30的特征图，但是这种变化完全可以通过卷积实现，从而大幅度减少参数量。
更强
作者提出了一种对分类和检测数据进行联合训练的机制。在此之前，先介绍下YOLOv2和YOLO9000的区别
YOLOv2:是在YOLOv1的基础上进行改进，特点是“更好、更快、更强”
YOLO9000:主要检测网络也是YOLOv2，同时使用联合优化技术进行训练，最终使得YOLO9000的网络结构允许实时的检测超过9000种物体分类，进一步缩小了检测数据集和分类数据集之间的大小代沟。
具体方法：
- 输入的图片若为目标检测标签的，则在模型中反向传播目标检测的损失函数
- 输入的图片若为分类标签的，则反向传播分类的损失函数
这样做的原理是因为虽然目标检测的数据集规模相对较小，但其实已经能够覆盖大多数物体的形状，例如：猫科动物中，狮子、老虎、豹子等体型类似，检测模型能够检测出这些物体所在的位置，缺乏的只是进一步分类的能力。而分类数据集要丰富得多，关于类别的标准要远远超过检测数据集。
综上，检测数据集可以为绝大多数物体提供位置信息，但缺少细分类的能力；分类数据集为更多物体提供最准确的类别信息，但缺少位置信息，二者结合则得到了YOLO9000
论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.08242