一：YOLO_v1的出现

YOLO_v1的出现，打破了Faster R-CNN的一统图像检测江山的格局，首次提出了one-stage的图像检测模型，真正实现了end-to-end，其具体优势如下：

• 快，非常的快，基础版YOLO每秒可以处理45帧；快速版能达到155帧每秒，绝对是开挂的速度
  
• 准确率高，map达到63.4 map
  
• 易于优化，整体为单阶段网络，易于进行端到端优化
  

二：网络模型

通过上面的结构图，我们可以直接看到yolov1的网络结构，它使用了一系列卷积层、最大池化下载样本层和全连接层。这里解释了全连接层。

通过第一个Conn.Layer时，需要进行三个处理：①transpose处理。不一定要进行②flateen。因为要和全连接层连接，所以要进行展平处理。③fc(4096)。通过一个节点个数为4096的全连接层进行连接。此时得到一个4096维的向量。

通过第二个Conn.Layer时，需要进行两个处理：①通过一个节点个数为1470的全连接层。因为要得到一个7×7×30的特征矩阵，所以需要1470。②进行reshape处理。把向量调整为7×7×30的矩阵。

可见，YOLOv1的网络结构还是比较简单的，因为它的关键部分在于它的逻辑，就是它的输入输出的映射和损失函数设计，下面我将从训练阶段和测试阶段进行剖析：

三：训练阶段

step1：训练数据的制作

标签为007732.jpg 341 217 487 375 8 114 209 183 298 8 237 110 320 176 19，其中8表示chair，19表示tvmonitor。

下面演示如何将这些坐标和类别信息转化为YOLO的target张量（7×7×30）：

首先，7×7好理解，就是对一张图片，切成了49个cell，我们对其中一个cell的30个元素进行分析，如下图：

如果该cell中有物体（可能有多个物体），那么x1,y1,w1,h1=x2,y2,w2,h2=cell中程序遍历到的最后一个物体的坐标和长宽，confidence1=confidence2=1，类别就是独热编码。

如果该cell中没有物体，那么30个元素都是0。

def encode(self, boxes, labels):
        """ Encode box coordinates and class labels as one target tensor.
        Args:
            boxes: (tensor) [[x1, y1, x2, y2]_obj1, ...], normalized from 0.0 to 1.0 w.r.t. image width/height.
            labels: (tensor) [c_obj1, c_obj2, ...]
        Returns:
            An encoded tensor sized [S, S, 5 x B + C], 5=(x, y, w, h, conf)
        """

        S, B, C = self.S, self.B, self.C
        N = 5 * B + C

        target = torch.zeros(S, S, N)
        cell_size = 1.0 / float(S)
        boxes_wh = boxes[:, 2:] - boxes[:, :2] # width and height for each box, [n, 2]
        boxes_xy = (boxes[:, 2:] + boxes[:, :2]) / 2.0 # center x & y for each box, [n, 2]
        for b in range(boxes.size(0)):
            xy, wh, label = boxes_xy[b], boxes_wh[b], int(labels[b])

            ij = (xy / cell_size).ceil() - 1.0
            i, j = int(ij[0]), int(ij[1]) # y & x index which represents its location on the grid.
            x0y0 = ij * cell_size # x & y of the cell left-top corner.
            xy_normalized = (xy - x0y0) / cell_size # x & y of the box on the cell, normalized from 0.0 to 1.0.

            # TBM, remove redundant dimensions from target tensor.
            # To remove these, loss implementation also has to be modified.
            for k in range(B):
                s = 5 * k
                target[j, i, s  :s+2] = xy_normalized
                target[j, i, s+2:s+4] = wh
                target[j, i, s+4    ] = 1.0
            target[j, i, 5*B + label] = 1.0

        return target

target = torch.zeros(S, S, N) #就是YOLO的输出格式；其中S=7，N=5 * B + C=30

以前面的那张007732.jpg为例，其中右下角的白色椅子的编码结果（target[5, 5]）为：

tensor([0.7960, 0.5253, 0.2920, 0.4213, 1.0000, 0.7960, 0.5253, 0.2920, 0.4213,

1.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,

1.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,

0.0000, 0.0000, 0.0000])

其中黑色小椅子的编码结果（target[4, 2]）为：

tensor([0.0790, 0.7320, 0.1380, 0.2373, 1.0000, 0.0790, 0.7320, 0.1380, 0.2373,

1.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,

1.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,

0.0000, 0.0000, 0.0000])

其中tvmonitor的编码结果（target[2, 3]）为：

tensor([0.8990, 0.6693, 0.1660, 0.1760, 1.0000, 0.8990, 0.6693, 0.1660, 0.1760,

1.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,

0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,

0.0000, 0.0000, 1.0000])

从这个for循环可以看出，两个x、y、w、h和置信度都是一样的，就是我们前面说的，即，如果训练图像的某个cell含有多个物体的中心点的话，只保留程序遍历到的最后一个物体。

到此，训练数据的已经处理成YOLO需要的格式（7×7×30）。

step2：损失函数

将原图resize成448×448后输入网络中，最后输出（7×7×30）的张量。下面来讲解如何根据标注好的训练样本，计算损失。

根据标签数据，计算出含有物体中心点的cell的掩码 coord_mask[0,:,:].numpy()

取反，得到不含有物体中心点的cell的掩码 noobj_mask[0,:,:].numpy()

下面对损失函数的五个部分进行分析：

我们先来介绍五个部分：

①：含有物体中心点的cell里，负责预测的bounding box预测出的xy的MSE

②：含有物体中心点的cell里，负责预测的bounding box预测出的wh的MSE

③：含有物体中心点的cell里，负责预测的bounding box预测出的存在物体的置信度的误差。Ci是真实值，用预测出的框体与GT的IOU表示，Ci_hat是yolo的预测值，然后累加MSE。预测置信度对后续非极大值抑制有用。

④：不含有物体中心点的cell里，每一个bounding box都要参与到loss的计算，Ci一直=0；Ci_hat=bounding box的预测值，然后累加MSE。

⑤：含有物体中心点的cell里，预测出的物体类别向量和GT对应的向量的MSE。

先看④——所有不含物体中心点的cell的预测分数与全零向量的MSE：

A步骤：上面是Yolo对某张图像前向传播的输出张量，下面是该图的目标张量。

B步骤：乘以 不含物体中心点的cell的掩码。

C步骤：挖去了三个洞（去除了3个含有物体中心点的cell的数据）。

D步骤：一共49个格子，挖去3个=46，B=2，因此拉直的向量长度为92。

E步骤：计算MSE——对应论文中的④。

总结④：如果某个cell中不包含物体的中心点，那这个cell的bounding box预测出物体的置信度就要趋近于0。

看①②③⑤：

A步骤：上一行图是Yolo对某张图像前向传播的输出张量，下一行图是该图的目标张量。

B步骤：乘以含物体中心点的cell的掩码。

C步骤：只留下三个向量（3个含有物体中心点的cell的数据）。

D步骤：向量合并

E步骤：提取出类别的向量。

F步骤：计算MSE——对应论文中的⑤

总结⑤：如果有物体，预测正确类别误差就=0。

G步骤：提取出xywh和置信度的向量，向量合并

H步骤：每一个cell会有2个bounding box，每个bounding box与ground truth的IOU，然后，得到索引矩阵（可以用来确定哪个bounding box对于这个cell来说是responsible for that prediction的）

I步骤：提取出有责任的bounding box的向量。

J步骤：bounding box预测出的xy与GT算MSE——对应论文中的①；bounding box预测出的wh与GT算MSE——对应论文中的②；

总结①②：bounding box预测出的xywh和真实的越接近，误差越小。

K步骤：bounding box预测出的置信度与GT算MSE——对应论文中的③。

（ 这里有个tips，就是计算置信度的时候使用了公式：

对于label计算这个公式，Pr(Object)=1,最终使用的是iou_predict_truth来作为置信度目标，这样有更深层的含义，就是希望学习到的是如何计算当前预测的box与ground_truth的iou来作为置信度，这个真的好厉害啊，但是也好复杂，他想要学习到这个信息，是不是最起码得对目标位置有个准确的认识，然后还要学习到iou计算公式，最终才会计算到这个iou。）

总结③：yolo预测出的置信度和真实的置信度（预测出来的框体和GT的IOU）越接近误差越小。

最后，将这些误差与权重叠加，作为最终的损失函数。先说一下损失函数前面的权重参数：

• 位置相关误差（坐标、IOU）与分类误差对网络loss的贡献值是不同的，因此YOLO在计算loss时，使用修正。
  
• 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，变相放大了不包含物体的格子的confidence误差在计算网络参数梯度时的影响。为解决这个问题，YOLO 使用修正。（注此处的‘包含’是指存在一个物体，它的中心坐标落入到格子内）。
  

四：测试阶段

step1：输入原图

经过YOLO_v1网络后，输出7×7×(2×5+20)的张量

step2：计算每个bbox的类别得分

• 从每一个cell中找出20个类别score中最大的类别，作为cell中两box预测出的类别
  
• 针对每一个cell中的两个bbox，选择置信度大的box来代表这个cell，并按上面的公式计算出该box的类别得分
  
• 这样只剩下49个bbox，最后进行NMS
  

五：YOLO_v1的不足

首先，相比RCNN系列物体检测方法，YOLO具有以下缺点：

• 识别物体位置的准确性较差。
  
• 召回率很低。
  

再者，针对于YOLO的v1系列的短板，也有以下几个缺陷：

• 由于感受野太大，只分了 7×7个cell，对一些群体性的小目标检测效果很差。
  
• 如果一个cell中有多个类别，也检测不出
  
• 定位不准确，毕竟没有RP，光想一步到位了
  

至此我对YOLO_v1的全部流程与细节，进行了深度讲解，希望对大家有所帮助，有不懂的地方或者建议，欢迎大家在下方留言评论。（码字不易，各位看官点个赞，手留余香~谢谢！）

我是努力在CV泥潭中摸爬滚打的江南咸鱼，我们一起努力，不留遗憾！