YOLO v1讲解

YOLO是最经典的一阶目标检测框架,记录一下v1思路。

整体流程

model

  1. 输入数据一张 448 × 448 × 3 448 \times 448 \times 3 448×448×3 的图片,切分成 7 × 7 7 \times 7 7×7 的网格
  2. 将图片经过多层CNN,下采样得到 7 × 7 × 30 7 \times 7 \times 30 7×7×30 的feature map,其中 30 = 2 ∗ ( 4 + 1 ) + 20 30 = 2 * (4 + 1) + 20 30=2(4+1)+20
    • 2 2 2 表示每个单元格预测两个边界框
    • 4 + 1 4 + 1 4+1 分别表示边界框的位置以及边界框的置信度(一是该边界框含有目标的可能性大小,0或者1;二是这个边界框的准确度,用IOU衡量)
    • 20 20 20 表示最置信的边界框预测该框属于哪个类别的概率。无论单元格预测多少个边界框,都是只取一个边界框来预测类别,即默认每个单元格只有一个物体,这也是v1的缺陷
  3. 计算loss,开始训练

总结一下,将图片分割成 S × S S \times S S×S 个单元格,每个单元格预测出 S × S × ( B ∗ 5 + C ) S \times S \times ( B * 5 + C ) S×S×(B5+C) 大小的张量。对应上述流程: S = 7 , B = 2 , C = 20 S = 7, B = 2, C = 20 S=7,B=2,C=20

损失函数

loss

  1. 第一项是边界框中心坐标的误差
  2. 第二项是边界框的高与宽的误差
  3. 第三项是包含目标的边界框的置信度误差(在训练过程中,如果该边界框包含目标,则置信度取IOU,而不是1,对应下面的代码可以理解)
  4. 第四项是不包含目标的边界框的置信度误差
  5. 第五项是包含目标的单元格的分类误差

值得注意的是,在推理过程中,我们是不可能计算出跟gt的IOU,所以取最置信的边界框作为predict label

代码实战

yolo loss


参考

  • YOLOv1代码分析——pytorch版保姆级教程
  • 目标检测|YOLO原理与实现

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