YOLO v1 ~ YOLO v5 论文解读和实现细节

YOLOv1 ~ YOLOv5 论文解读和实现细节 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，自从YOLOv1的提出以来，已经有了多种改进版本，我们将从YOLOv1到YOLOv5的论文解读和实现细节进行讲解。 YOLOv1 YOLOv1是YOLO系列的第一代版本，它使用来自整张图像的特征来预测每个bounding box。将整张图分成S*S的网格，如果一个物体的中心落在某个网格中，就用该网格检测这个物体。每个网格预测B个bounding box，以及对应的置信度。置信度的含义是模型确定这个box包含有物体的程度和模型认为box属于预测出来的物体的准确程度。 每个bounding box包括五个预测值：xywh+confidence，（x, y）代表box的中心相对于网格边界的坐标，宽w和高h根据整个图像进行预测，置信度confidence代表预测框和GT之间的IOU。每个网格还预测了C个条件概率，无论每个网格预测的bounding box数目B是多少，我们都只为一个网格预测一组类别概率。在test阶段，将条件概率和每个box的confidence相乘，得到每个box的每个类别的置信度confidence这个得分反映了对应类别在该box中的出现概率和预测的box拟合物体位置的程度。 网络设计 YOLOv1的网络设计由24个卷积层和2个全连接层组成，交替的1*1卷积层减少特征空间。在ImageNet-1000类上预训练（使用一半的分辨率224*224input），在detection阶段使用448*448。网络的最终输出为7*7*30张量。 Fast YOLO Fast YOLO是YOLOv1的变种，使用9个卷积层而不是24，每层卷积核也更少，其他一样训练。预训练使用前20个卷积层，接平均值池化，最后接全连接。训练和推断使用darknet框架。 YOLOv3和YOLOv5 YOLOv3和YOLOv5是YOLO系列的后续版本，相比YOLOv1它们有了许多改进，例如增加了卷积层和连接层，提高了检测精度。YOLOv3和YOLOv5的网络设计更加复杂，使用了更多的卷积层和连接层，提高了检测速度和精度。 实现细节 在实现YOLOv1时，需要注意预测框的坐标信息，不是（中心横坐标，中心纵坐标，宽，高）而是（中心横坐标离所属格子左上角坐标的横向距离，中心纵坐标离所属格子左上角坐标的纵向距离，宽度（归一化后的开方），高度（归一化后的开方））。在代码实现时，需要正确地理解predict_boxes的输出，避免固有的思维方式。 YOLO系列算法已经成为目标检测领域的标准算法之一，YOLOv1到YOLOv5的论文解读和实现细节对目标检测算法的理解和实现有着重要的参考价值。