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YOLOv1目标检测原理

介绍

YOLO在目标视觉检测应用广泛，You Only Look Once的简称。作者期望YOLO能像人一样只需要看一眼就能够立即识别其中的物体、位置及交互关系。能够达到快速、实时检测的效果。

YOLO检测系统可以简要分为3个步骤：

  • Resize image：调整输入图像的大小为448 x 448。
  • Run Convolutional network:CNN卷积网络处理。
  • Non-max suppression:使用非极大值抑制。

YOLO与其他目标检测系统有什么不同或优势？

YOLO 非常简单，如上图。单个卷积网络可以同时预测多个边界框及其类别概率。YOLO 使用完整图像进行训练，并直接优化检测性能。与传统的目标检测方法相比，这种统一的模型具有诸多优势。
首先，YOLO速度极快。由于YOLO将检测视为一个回归问题，因此无需复杂的流程。只需在测试时对一张新图像运行神经网络即可预测检测结果。
其次，YOLO在进行预测时会全局推理图像。与滑动窗口和基于区域提议的技术不同，YOLO在训练和测试期间会查看整幅图像，因此它隐式地编码了关于类别及其外观的上下文信息。Fast R-CNN 是一种领先的检测方法，由于无法看到更大的背景，它会将图像中的背景块误认为是物体。与 Fast R-CNN相比，YOLO 的背景错误率不到一半。
最后，YOLO学习的是可泛化的对象表征。在使用自然图像进行训练并在艺术作品上进行测试时，YOLO 的表现远超DPM和R-CNN 等领先的检测方法。由于 YOLO 具有高度的泛化能力，因此在应用于新领域或意外输入时，它不太可能崩溃。

更为详细的结构如下：

该网络包含24个卷积层和2个全连接层。不同于GoogLeNet使用的Inception模块，我们采用1×1降维层接3×3卷积层的简单设计。输入是448 x 448 x 3张量，最终输出是7×7×30的预测张量。

检测原理

YOLO是做统一检测，其网络使用整幅图像的特征来预测每个边界框。它还能同时预测图像所有类别的所有边界框。这意味着YOLO网络对整幅图像及其中的所有物体进行全局推理。

  • 划分网格： 将输入图像划分为S X S个网格（grid）。
  • 预测边界框：每个网格预测B个边界框（包含4个预测值x、y、w、h）并计算这些边界框的置信度分数以及C个条件类别概率。

置信度分数计算方式为：当网格中不存在任何物体，则为0，如果存在则等于预测框与真实框的交并比IOU。
C个条件类别概率：是C个预测类别，每个类别的概率值。因此总结一下，预测值为S X S X (B X 5 + C)个tensor。这里要注意的是，边界框的中心点并不是网格中心点，但中心点落在的这个网格负责这B个边界框的预测。

上面的图出之YOLOv1论文中的第5版本，如果不是很直观可以看看第1个版本，只不过第一个版本每个网格只预测一个边界框并且没有包含置信度。

为什么YOLOv1改进加了一个置信度？

预测框与真实框的交并比（定位质量），这样可以预测质量。YOLO将图像划分为网格，每个网格仅预测一组类别概率（与预测框数量无关），若直接用类别概率判断物体存在性，会忽略定位质量。例如一个网格预测出“狗”的概率为90

为什么YOLOv1最开始每个网格是一个边界框后面变成了多个？

  • 单框局限：每个网格仅预测一个边界框时，模型难以适应不同长宽比的物体（如瘦高的行人和扁平的汽车）。
  • 多框设计：通过预测两个不同长宽比的边界框（如一个方形、一个长方形），模型可灵活匹配不同形状的目标，提高定位精度。
  • 训练机制：训练时，选择与真实框IoU更高的预测框负责该物体，另一个框则被抑制（不参与损失计算），从而驱动网络学习多样化的边界框表达。
  • 单框瓶颈：网格内若存在多个重叠目标（如密集人群），单框设计只能检测其中一个物体，导致漏检49。
  • 冗余预测：两个边界框提供双重检测机会，即使一个框被错误抑制，另一框仍可能捕获未被覆盖的目标811。
    但是这里需要注意的是，在YOLOv1中，同一个网格内的两个边界框（边界框1和边界框2）预测的类别结果是同一个类，因为类别的预测是共享的，也就是说预测的类别概率是共享的，每个网格只能预测一个类别目标。这也是YOLOv1的缺陷，如果有2个不同类别的物体中心都落在了同一个网格中，这样就没有同时预测两个物体。

总结：YOLO系统将检测建模为回归问题，它将图像划分为 S × S 的网格，并为每个网格单元预测 B 个边界框、这些框的置信度以及 C 个类别概率。这些预测被编码为S × S × (B ∗ 5 + C) 张量。为了在 PASCAL VOC 上评估 YOLO，作者使用 S = 7，B = 2。PASCAL VOC 有 20 个标记类别，因此 C = 20，最终预测是一个结果是7 × 7 × 30的张量。

损失函数

YOLOv1的损失函数使用的是边界框坐标（x,y,w,h）、置信度、类别概率计算而来，公式如下图。

  • 边界框坐标损失：第一第二行公式，计算的是边界框坐标的损失。
  • 置信度损失：分为有目标和无目标，无目标学习标签就是0，有目标学习标签是1.
  • 类别损失：每个类别的损失，针对的是每个网格单元的损失，不是预测框的。

关于边界框的位置参数是怎么样的？下面总结一下：

  • tx, ty： 是边界框中心坐标相对于当前网格（第5行第二列）左上角的偏移量（归一化到 [0,1] 区间）。
  • w, h: 是边界框的实际宽度和高度归一化到 [0,1]，相对于整张图像的尺寸宽和高进行进行缩小比例。

详细的计算公式：

  • 中心点坐标：x = (C_x + tx) / S, y = (C_y + ty) / S，（C_x, C_y为网格左上角坐标，S为网格划分数量）
  • 宽高：w = 框宽 / 图宽, h = 框高 / 图高

YOLOv1的边界框参数优点是直接预测实际位置，无需先验框（Anchor Box），模型结构简单。缺点就宽高直接回归导致训练不稳定，定位精度较低；

模型后处理

YOLOv1模型训练完成后，给定一个448 x 448 x 3的tensor，模型输出是一个7 x 7 x 30的 tensor，也就是每个网格位置包含2个边界框的置信度输出C1和C2，两个边界框的位置参数（tx1,ty1,w1,h1）和（tx2,ty2,w2,h2）以及20个类别的概率p1~p20。

显然上面的输出结果不是我们想要的，我们要进行处理，筛选出最优的值，具体的处理步骤如下：

  • 计算所有边界框得分：每个网格预测的边界框进行计算得分，计算公式分数=置信度值 x 类别概率中最大的值。
  • 阈值剔除： 根据上一个步骤计算的得分，设定一个阈值比如0.3， 剔除小于阈值分数的边界框。

  • 计算边界框位置：剔除一部分阈值后，计算编辑框的参数位置包括x,y,w,h。
  • 非极大值抑制：经过前面的步骤后，同一个目标可能还是有多个预测边界框，最后试用非极大值抑制将重复检查的框去掉。最后就得到下面的示例结果。

总结一下YOLOv1的优缺点：

优点：

  • 速度快，实时性强：首次实现端到端训练，推理速度达 45 FPS，简化了检测流程。
  • 结构简单： 统一为单一回归问题，避免了区域提议（Region Proposal）的复杂步骤。
  • 计算效率高：全卷积网络设计，适合资源受限的嵌入式设备。

缺点：

  • 检测精度低：每个网格仅预测2个边界框且只能识别单一物体，同时对密集小目标检测效果差网络划分7x7精度不够。
  • 定位不准确：边界框回归不稳定，导致定位误差大，与边界框的宽高定义为实际宽高缩放有关。
  • 灵活性差：输入分辨率固定（448×448），不支持多尺度训练，网格划分（如 7×7）限制检测数量上限（最多 49 个物体）。
  • 泛化能力弱：对非常规长宽比或重叠物体处理效果差。

参考：
1. 论文：https://arxiv.org/pdf/1506.02640v5
2. 书籍《YOLO目标检测》