YOLO是最经典的一阶目标检测框架，记录一下v1思路。

整体流程

1. 输入数据一张 $448\times 448\times 3$ 的图片，切分成 $7\times 7$ 的网格
2. 将图片经过多层CNN，下采样得到 $7\times 7\times 30$ 的feature map，其中 $30=2\ast (4+1)+20$
   • $2$ 表示每个单元格预测两个边界框
   • $4+1$ 分别表示边界框的位置以及边界框的置信度（一是该边界框含有目标的可能性大小，0或者1；二是这个边界框的准确度，用IOU衡量）
   • $20$ 表示最置信的边界框预测该框属于哪个类别的概率。无论单元格预测多少个边界框，都是只取一个边界框来预测类别，即默认每个单元格只有一个物体，这也是v1的缺陷
3. 计算loss，开始训练

总结一下，将图片分割成 $S\times S$ 个单元格，每个单元格预测出 $S\times S\times (B\ast 5+C)$ 大小的张量。对应上述流程：$S=7,B=2,C=20$

损失函数

1. 第一项是边界框中心坐标的误差
2. 第二项是边界框的高与宽的误差
3. 第三项是包含目标的边界框的置信度误差（在训练过程中，如果该边界框包含目标，则置信度取IOU，而不是1，对应下面的代码可以理解）
4. 第四项是不包含目标的边界框的置信度误差
5. 第五项是包含目标的单元格的分类误差

值得注意的是，在推理过程中，我们是不可能计算出跟gt的IOU，所以取最置信的边界框作为predict label

代码实战

yolo loss

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参考

• YOLOv1代码分析——pytorch版保姆级教程
• 目标检测|YOLO原理与实现