前言：在之前的博客中，我依次总结了目标检测算法、算法的卷积改进、Bounding Box预测算法、交并比与非极大值抑制等内容，这些是YOLO 算法的重要细节，现在还差一柄利剑，我们就可以构建YOLO算法了，现在让我们先一起来了解一下这柄剑——Anchor Boxes算法。

        相关链接如下：

深度学习基础—目标定位与特征点检测https://blog.csdn.net/sniper_fandc/article/details/142707197?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=142707197&sharerefer=PC&sharesource=sniper_fandc&sharefrom=from_link深度学习基础—目标检测算法https://blog.csdn.net/sniper_fandc/article/details/142716828?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=142716828&sharerefer=PC&sharesource=sniper_fandc&sharefrom=from_link深度学习基础—交并比与非极大值抑制https://blog.csdn.net/sniper_fandc/article/details/142729579?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=142729579&sharerefer=PC&sharesource=sniper_fandc&sharefrom=from_link

1.Anchor Boxes算法

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（1）理解Anchor Boxes算法

        目前介绍的内容都是在一个格子检测一个对象的案例，但是如果出现一个格子有多个对象需要检测，那就需要Anchor Boxes算法了，来一起看看：

        上图所示，假设进行人、汽车、摩托车3个对象的检测，仍然采用3*3的网格划分，人物和汽车的中心点位于同一个格子，如果对于原先的标签定义方式：

        这种方式只能保证网络的输出一个格子只包含一个对象，无法同时输出两个对象的分类和定位，显然，我们需要对标签向量进行扩充，让其能输出多个对象的预测信息。

        引入Anchor Boxes，它是一组预定义的边框，又叫锚框。要求Anchor Boxes的比例和对象的真实边框比例相似，大小可以不完全一致。这里由于人的比例形如竖放的长方形，而汽车的比例形如横放的长方形，因此引入2个如上图的Anchor Boxes，一个记为Anchor Box 1，另一个记为Anchor Box 2（实际可以引入更多的Anchor Boxes）。重新定义标签：

        标签的前8个元素是Anchor Box 1的输出，后8个元素是Anchor Box 2的输出。现在要做的就是为每个对象分配格子和Anchor Boxes，人形如Anchor Box 1，汽车形如Anchor Box 2。因此如果一个格子同时存在人和汽车的中心点，那这个格子的标签应该为（c1为人，c2为汽车，c3为摩托车）：

        如果一个格子只有汽车，没有人，那这个格子的标签为（？表示格子没有该对象，不考虑位置和分类等信息）：

        对于一个格子没有任何对象的标签定义，很容易得到，不再赘述。

        总结一下：之前的算法对于训练集图像中的每个对象，都根据那个对象中点位置分配到对应的格子中，所以在3*3的网格下输出就是3*3*8。8表示标签的8个分量的输出。

        在anchor boxes算法中：每个对象分配一个格子和与对象真实边框交并比LOU最高的anchor box中，即（网格单元，anchor box）对，输出变为3*3*16（也可以看成3*3*2*8，因为16其实是2个anchor box，如果有更多的对象类别，就需要定义更多的anchor box，输出也就更多）。如上图所示，如果对象形状是编号1的红色框，编号2和编号3是紫色框的anchor box，编号2的anchor box和实际边界框（编号1，红色框）的交并比更高，就需要为对象分配编号2的anchor box。

        结合上个公式讲讲我对anchor boxes算法的理解方式：这个公式是Faster R-CNN原文中采用的损失函数，L_cls是标签的损失函数，L_reg是真实边框相对于anchor box的位置偏移损失，也就是最终会不断减小损失，让对象从anchor box的模糊定位精确到真实边框的定位，也就是用anchor box去拟合真实边框。这就是anchor box的作用，一方面用于训练前的标注和标签定义，另一方面用于预测给出对象的定位。

        注意：如果出现一个格子超过3种对象或者2个对象被分配到同一个格子并且他们的anchor box也一样，就需要其他手段来处理了，不过这两种情况出现的概率并不高，情况2对网络的性能影响也不大。

（2）anchor box的尺寸选择

        目前anchor box的选择主要有三种方式：

        人为经验选取：人们根据图片中常见的对象形状，选择多种形状定义，保证涵盖所有对象的形状。

        k-means聚类：将对象形状聚类，选择最具有代表性的一组anchor box，代表试图检测的十几个对象类别。

        作为超参数进行学习。

2.YOLO 算法

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        现在，YOLO算法的主要组件都已了解，我们来一起了解一下完整的YOLO算法。

（1）定义标签，构造训练集

        需要识别的对象有3类：行人、汽车、摩托车。选择两个anchor box，则定义的标签向量长度为16，前8个分量是anchor box 1的相关参数，后8个分量是anchor box 2的相关参数，划分图片为3*3的网格，遍历9个格子，依次定义相关的标签y，如上图所示。

        上图所示，现在处理绿色边框的格子外，其他边框的标签都是中间那个向量，而绿色边框的格子有汽车，假设这个汽车与anchor box 2的交并比最大（编号5，紫色长方形框），因此绿色边框的格子的标签是最右边的向量（anchor box 1对应的分量的pc=0），然后根据红色边框（编号3来编码真实边框的参数，也就是右边向量的红色部分）。

（2）训练网络

        假设输入的图片是100*100*3，那么经过卷积网络的训练后，得到的输出为3*3*16，3*3依次对应网格的3*3划分的区域，16表示每个网格单元对应的输出的长度为16的预测向量。

        注意这里可能有误区，许多人认为划分3*3网格后，我们的训练并不是将每个网格单元依次输入到网络中，然后一张图片跑9次向前传播，这样做不就退化成滑动窗口算法了吗？实际上，由于将网络全连接层改造成卷积层，由于卷积计算共享的特性，就可以一次输入一整张图片，得到9个网格每个网格的结果。

（3）预测

        用网络进行预测，编号1的网格很可能输出为编号3的向量结果，编号2的网格很可能输出编号4的向量结果，显示这个网格中包含汽车对象，不包含行人对象，并显示汽车的定位边框。其中，对于没有识别到对象的网格，pc=0，故不需要考虑其他分量，但是网络不可能输出问号等元素，因此这些分量是无意义的数值（噪音）。

（4）非极大值抑制

        编号1是网络输出的结果，每个单元网格内都有两个anchor box拟合的边框，从这个现象也可以看出anchor box算法的作用之一：用预定形状的anchor box去拟合对象的真实边框。但是有些格子没有对象，却有对象的边框，实际上这些边框的概率很低，因此非极大值抑制算法首先需要去除这些低概率的边框。

        去除低概率的边框后得到编号2的结果，此时再对每个对象类别使用非极大值抑制，选择概率最大的边框，去除与最大概率边框交并比超过阈值的边框，也就是行人的横框和汽车的竖框，得到编号3所示的结果。此时我们完成了YOLO算法的主要流程，得到了目标检测的结果。

        这就是YOLO对象检测算法，是目前最有效、最常用的对象检测算法之一，包含了整个计算机视觉对象检测领域文献中很多精妙的思路，当然YOLO算法目前仍在不断改进和发展。在了解该算法的基础后，希望大家也能不断启发灵感，获取新的检测算法思路。