学习目标
知道yolo网络架构，理解其输入输出
知道yolo模型的训练样本构建的方法
理解yolo模型的损失函数
YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。
1.yolo算法
Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，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，整个系统如下图所示：
首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快。
1.1 Yolo算法思想
在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。
Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。
Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
只要得到这98个区域的目标分类和回归结果，再进行NMS就可以得到最终的目标检测结果。那具体要怎样实现呢？
1.2 Yolo的网络结构
YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量，如下图所示：
网络结构比较简单，重点是我们要理解网络输入与输出之间的关系。
1.2.1 网络输入
网络的输入是原始图像，唯一的要求是缩放到448x448的大小。主要是因为Yolo的网络中，卷积层最后接了两个全连接层，全连接层是要求固定大小的向量作为输入，所以Yolo的输入图像的大小固定为448x448。
1.2.2 网络输出
网络的输出就是一个7x7x30 的张量（tensor）。那这个输出结果我们要怎么理解那？
1.7X7网格
根据YOLO的设计，输入图像被划分为 7x7 的网格（grid），输出张量中的 7x7 就对应着输入图像的 7x7 网格。或者我们把 7x7x30 的张量看作 7x7=49个30维的向量，也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。如下图所示，比如输入图像左上角的网格对应到输出张量中左上角的向量。
2.30维向量
30维的向量包含：2个bbox的位置和置信度以及该网格属于20个类别的概率
2个bounding box的位置 每个bounding box需要4个数值来表示其位置，(Center_x,Center_y,width,height)，即(bounding box的中心点的x坐标，y坐标，bounding box的宽度，高度)，2个bounding box共需要8个数值来表示其位置。
2个bounding box的置信度 bounding box的置信度 = 该bounding box内存在对象的概率 * 该bounding box与该对象实际bounding box的IOU，用公式表示就是：
Pr(Object)是bounding box内存在对象的概率
20个对象分类的概率
Yolo支持识别20种不同的对象（人、鸟、猫、汽车、椅子等），所以这里有20个值表示该网格位置存在任一种对象的概率.
1.3Yolo模型的训练
在进行模型训练时，我们需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。
1.3.1训练样本的构建
将一幅图片输入到yolo模型中，对应的输出是一个7x7x30张量，构建标签label时对于原图像中的每一个网格grid都需要构建一个30维的向量。对照下图我们来构建目标向量：
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，自行车的概率是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
2个bounding box的位置
训练样本的bbox位置应该填写对象真实的位置bbox，但一个对象对应了2个bounding box，该填哪一个呢？需要根据网络输出的bbox与对象实际bbox的IOU来选择，所以要在训练过程中动态决定到底填哪一个bbox。
2个bounding box的置信度
预测置信度的公式为：
IOU_{pred}^{truth}利用网络输出的2个bounding box与对象真实bounding box计算出来。然后看这2个bounding box的IOU，哪个比较大，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。
上图中自行车所在的grid对应的结果如下图所示：
1.3.2 损失函数
损失就是网络实际输出值与样本标签值之间的偏差：
yolo给出的损失函数：
注：其中1_{i}{obj}表示目标是否出现在网格单元i中，1_{ij}{obj}表示单元格i中的第j个边界框预测器负责该预测，YOLO设置 \lambda_{coord} = 5 来调高位置误差的权重， \lambda_{noobj} = 0.5 即调低不存在对象的bounding box的置信度误差的权重。
1.3.3 模型训练
Yolo先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练。
Yolo的最后一层采用线性激活函数，其它层都是Leaky ReLU。训练中采用了drop out和数据增强（data augmentation）来防止过拟合.
1.4 模型预测
将图片resize成448x448的大小，送入到yolo网络中，输出一个 7x7x30 的张量（tensor）来表示图片中所有网格包含的对象（概率）以及该对象可能的2个位置（bounding box）和可信程度（置信度）。在采用NMS（Non-maximal suppression，非极大值抑制）算法选出最有可能是目标的结果。
1.5 yolo总结
优点
速度非常快，处理速度可以达到45fps，其快速版本（网络较小）甚至可以达到155fps。
训练和预测可以端到端的进行，非常简便。
缺点
准确率会打折扣
对于小目标和靠的很近的目标检测效果并不好
