YOLOv2

最新推荐文章于 2023-09-14 17:44:06 发布

视觉一只白

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分类专栏：深度学习

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本文介绍了YOLOv1及YOLOv2的目标检测技术，包括网络结构、损失函数及训练过程，并详细阐述了YOLOv2相较于YOLOv1的各项改进措施，如BatchNormalization、高分辨率分类器、AnchorBoxes等。

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一、话说YOLO

1.1 YOLOv1

YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。

每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score)，以及C个类别概率。bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为$Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred}, 其中Pr(Object)\in\{0,1\}$.

1.1.1 网络结构

YOLOv1网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inception module，而是使用1x1积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。

YOLOv1网络在最后使用全连接层进行类别输出，因此全连接层的输出维度是 $S × S × (B × 5 + C)$。

YOLOv1网络比VGG16快(浮点数少于VGG的1/3),准确率稍差。

缺馅:

输入尺寸固定：由于输出层为全连接层，因此在检测时，YOLO训练模型只支持与训练图像相同的输入分辨率。其它分辨率需要缩放成改分辨率.
占比较小的目标检测效果不好.虽然每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择只选择IOU最高的bounding box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。

1.1.2 损失函数

YOLO全部使用了均方和误差作为loss函数.由三部分组成:坐标误差、IOU误差和分类误差。

\[ \text{loss=$\sum_{i=0}^{s^2}$coordErr+iouErr+clsErr} \]

简单相加时还要考虑每种loss的贡献率,YOLO给coordErr设置权重 $\lambda_{coord}=5$.在计算IOU误差时，包含物体的格子与不包含物体的格子，二者的IOU误差对网络loss的贡献值是不同的。若采用相同的权值，那么不包含物体的格子的confidence值近似为0，变相放大了包含物体的格子的confidence误差在计算网络参数梯度时的影响。为解决这个问题，YOLO 使用 $\lambda _{noobj} =0.5$修正iouErr。（此处的‘包含’是指存在一个物体，它的中心坐标落入到格子内）。对于相等的误差值，大物体误差对检测的影响应小于小物体误差对检测的影响。这是因为，相同的位置偏差占大物体的比例远小于同等偏差占小物体的比例。YOLO将物体大小的信息项（w和h）进行求平方根来改进这个问题，但并不能完全解决这个问题。

综上，YOLO在训练过程中Loss计算如下式所示：

其中有宝盖帽子符号($\hat x,\hat y,\hat w,\hat h,\hat C,\hat p$)为预测值,无帽子的为训练标记值。$\mathbb 1_{ij}^{obj}$表示物体落入格子i的第j个bbox内.如果某个单元格中没有目标,则不对分类误差进行反向传播;B个bbox中与GT具有最高IoU的一个进行坐标误差的反向传播,其余不进行.

1.1.3 训练过程

1）预训练。使用 ImageNet 1000 类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个average池化层+1个全连层。训练图像分辨率resize到224x224。

2）用步骤1）得到的前20个卷积层网络参数来初始化YOLO模型前20个卷积层的网络参数，然后用 VOC 20 类标注数据进行YOLO模型训练。检测通常需要有细密纹理的视觉信息,所以为提高图像精度，在训练检测模型时，将输入图像分辨率从224 × 224 resize到448x448。

训练时B个bbox的ground truth设置成一样的.

1.2 YOLOv2

为提高物体定位精准性和召回率，YOLO作者提出了《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》 (Joseph Redmon, Ali Farhadi, CVPR 2017, Best Paper Honorable Mention)，相比v1提高了训练图像的分辨率；引入了faster rcnn中anchor box的思想，对网络结构的设计进行了改进，输出层使用卷积层替代YOLO的全连接层，联合使用coco物体检测标注数据和imagenet物体分类标注数据训练物体检测模型。相比YOLO，YOLO9000在识别种类、精度、速度、和定位准确性等方面都有大大提升。

1.2. YOLOv2 改进之处

YOLO与Fast R-CNN相比有较大的定位误差，与基于region proposal的方法相比具有较低的召回率。因此YOLO v2主要改进是提高召回率和定位能力。下面是改进之处：

1.2.1 Batch Normalization： v1中也大量用了Batch Normalization，同时在定位层后边用了dropout，v2中取消了dropout，在卷积层全部使用Batch Normalization。

1.2.2 高分辨率分类器：v1中使用224 × 224训练分类器网络，扩大到448用于检测网络。v2将ImageNet以448×448 的分辨率微调最初的分类网络，迭代10 epochs。

1.2.3 Anchor Boxes：v1中直接在卷积层之后使用全连接层预测bbox的坐标。v2借鉴Faster R-CNN的思想预测bbox的偏移.移除了全连接层,并且删掉了一个pooling层使特征的分辨率更大一些.另外调整了网络的输入(448->416)以使得位置坐标是奇数只有一个中心点(yolo使用pooling来下采样,有5个size=2,stride=2的max pooling,而卷积层没有降低大小,因此最后的特征是416/(2^5)=13).v1中每张图片预测7x7x2=98个box,而v2加上Anchor Boxes能预测超过1000个.检测结果从69.5mAP,81% recall变为69.2 mAP,88% recall.

1.2.4 YOLO v2对Faster R-CNN的手选先验框方法做了改进,采样k-means在训练集bbox上进行聚类产生合适的先验框.由于使用欧氏距离会使较大的bbox比小的bbox产生更大的误差，而IOU与bbox尺寸无关,因此使用IOU参与距离计算,使得通过这些anchor boxes获得好的IOU分值。距离公式：

作者通过改进的K-means对训练集中的boxes进行了聚类，判别标准是平均IOU得分，聚类结果如下图：

可以看到，平衡复杂度和IOU之后，最终得到k值为5，意味着作者选择了5种大小的box维度来进行定位预测，这与手动精选的box维度不同。结果中扁长的框较少，而瘦高的框更多（这符合行人的特征），这种结论如不通过聚类实验恐怕是发现不了的。

当然，作者也做了实验来对比两种策略的优劣，如下图，使用聚类方法，仅仅5种boxes的召回率就和Faster R-CNN的9种相当。说明K-means方法的引入使得生成的boxes更具有代表性，为后面的检测任务提供了便利。

1.2.5 直接预测位置

作者在使用anchor boxes时发现的第二个问题就是：模型不稳定，尤其是在早期迭代的时候。大部分的不稳定现象出现在预测box的 (x,y) 坐标上了。在区域建议网络中，预测 (x,y) 以及 tx，ty 使用的是如下公式：

公式中，符号的含义解释一下：x 是坐标预测值，xa 是anchor坐标（预设固定值），x∗ 是坐标真实值（标注信息），其他变量 y，w，h 以此类推，t 变量是偏移量。然后把前两个公式变形，就可以得到正确的公式：

这几个公式参考上面Faster-RCNN和YOLOv1的公式以及下图就比较容易理解。tx,ty 经sigmod函数处理过，取值限定在了0~1，实际意义就是使anchor只负责周围的box，有利于提升效率和网络收敛。σ 函数的意义没有给，但估计是把归一化值转化为图中真实值，使用 e 的幂函数是因为前面做了 ln 计算，因此，σ(tx)是bounding box的中心相对栅格左上角的横坐标，σ(ty)是纵坐标，σ(to)是bounding box的confidence score。

定位预测值被归一化后，参数就更容易得到学习，模型就更稳定。作者使用Dimension Clusters和Direct location prediction这两项anchor boxes改进方法，mAP获得了5%的提升。

1.2.6 细粒度特征(fine grain features):在Faster R-CNN 和 SSD 均使用了不同的feature map以适应不同尺度大小的目标.YOLOv2使用了一种不同的方法，简单添加一个 pass through layer，把浅层特征图（26x26）连接到深层特征图(连接到新加入的三个卷积核尺寸为3 * 3的卷积层最后一层的输入)。通过叠加浅层特征图相邻特征到不同通道（而非空间位置），类似于Resnet中的identity mapping。这个方法把26x26x512的特征图叠加成13x13x2048的特征图，与原生的深层特征图相连接，使模型有了细粒度特征。此方法使得模型的性能获得了1%的提升。

1.2.7 Multi-Scale Training: 和YOLOv1训练时网络输入的图像尺寸固定不变不同，YOLOv2（在cfg文件中random=1时）每隔几次迭代后就会微调网络的输入尺寸。训练时每迭代10次，就会随机选择新的输入图像尺寸。因为YOLOv2的网络使用的downsamples倍率为32，所以使用32的倍数调整输入图像尺寸{320,352，…，608}。训练使用的最小的图像尺寸为320 x 320，最大的图像尺寸为608 x 608。这使得网络可以适应多种不同尺度的输入.

二、dark net

YOLOv2使用了一个新的分类网络作为特征提取部分，参考了前人的先进经验，比如类似于VGG，作者使用了较多的3 * 3卷积核，在每一次池化操作后把通道数翻倍。借鉴了network in network的思想，网络使用了全局平均池化（global average pooling），把1 * 1的卷积核置于3 * 3的卷积核之间，用来压缩特征。也用了batch normalization（前面介绍过）稳定模型训练。

最终得出的基础模型就是Darknet-19，如下图，其包含19个卷积层、5个最大值池化层（maxpooling layers ），下图展示网络具体结构。Darknet-19运算次数为55.8亿次，imagenet图片分类top-1准确率72.9%，top-5准确率91.2%。

2.1 Training for classification

作者使用Darknet-19在标准1000类的ImageNet上训练了160次，用的随机梯度下降法，starting learning rate 为0.1，polynomial rate decay 为4，weight decay为0.0005 ，momentum 为0.9。训练的时候仍然使用了很多常见的数据扩充方法（data augmentation），包括random crops, rotations, and hue, saturation, and exposure shifts。（这些训练参数是基于darknet框架，和caffe不尽相同）

初始的224 * 224训练后，作者把分辨率上调到了448 * 448，然后又训练了10次，学习率调整到了0.001。高分辨率下训练的分类网络在top-1准确率76.5%，top-5准确率93.3%。

2.2 Training for detection

分类网络训练完后，就该训练检测网络了，作者去掉了原网络最后一个卷积层，转而增加了三个3 * 3 * 1024的卷积层（可参考darknet中cfg文件），并且在每一个上述卷积层后面跟一个1 * 1的卷积层，输出维度是检测所需的数量。对于VOC数据集，预测5种boxes大小，每个box包含5个坐标值和20个类别，所以总共是5 * （5+20）= 125个输出维度。同时也添加了转移层（passthrough layer ），从最后那个3 * 3 * 512的卷积层连到倒数第二层，使模型有了细粒度特征。

作者的检测模型以0.001的初始学习率训练了160次，在60次和90次的时候，学习率减为原来的十分之一。其他的方面，weight decay为0.0005，momentum为0.9，依然使用了类似于Faster-RCNN和SSD的数据扩充（data augmentation）策略。

2.3 绪论

这一部分，作者使用联合训练方法，结合wordtree等方法，使YOLOv2的检测种类扩充到了上千种，具体内容待续。

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