0. 紧接上一篇目标检测算法的介绍
基于深度学习的目标检测算法概述-CSDN博客
本篇YOLO算法系列，参考优秀作者-AI菌，文章链接：YOLO系列算法精讲：从yolov1至yolov8的进阶之路（2万字超全整理）_yolov9-CSDN博客
1. YOLOv1
1.1 概述
YOLOv1算法出现之前，目标检测领域以R-CNN系列算法（Two-Stage）担任主力军，但是因为是Two-Stage网络结构，在实时性上一直很差。
2016年Joseph等人提出了首个One-Stage的目标检测网络，它的检测速度非常快，每秒45帧图像，这就是大名鼎鼎的You Only Look Once。
YOLO的核心思想就是将目标检测问题转变成回归问题，以前都是分类问题，利用整张图作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到bounding box(边界框)的位置及其所属的类别。
图1 YOLOv1网络图
网络结构简洁清晰，端到端的网络结构：
- 网络输入：448×448×3的彩色图片；
- 中间层：由若干个卷积层和最大池化层组成，用于提取图片的抽象特征；
- 全连接层：由两个全连接层组成，用来预测目标的位置和类别概率值；
- 网络输出：7×7×30的预测结果。
1.2 具体实现
1.2.1 检测策略
- 核心思想是“分而治之”，将一张图片平均分成7×7个网格中，每个网格分别负责预测中心点落在该网格内的目标；
- Faster R-CNN网络中的RPN网络需要额外再训练，在YOLO中7×7=49个网格就是目标的感兴趣区域；
1.2.2 算法流程
- 将输入图像分成S×S个网格（grid cell），如果某个object的中心落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个object；
- 每个网格预测B个bounding box，每个bounding box要预测（x,y,w,h）和confidence共5个值；
- 每个网格还要预测一个类别信息，记为C类；
- 总的来说，S×S个网格，每一个网格要预测B个bounding box，还要预测C个类。网络输出就是S×S×（5×B+C）的张量。
1.2.3 目标损失函数 
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损失函数由三部分组成：坐标预测损失、置信度预测损失和类别预测损失；
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使用的是差方和误差，w和h的误差计算是用平方根，小box框的预测偏一点是不能忍受的；
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定位误差比分类误差更大，所以增加定位误差的惩罚；
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若网格中不包含任何目标，则训练时，这些网格中的置信度分数为零，可能导致模型训练早期发散，故要减少不包含目标框的置信度预测的损失。
1.3 优劣势
1.3.1 优点
- YOLO检测速度非常快，每秒45张图像，达到了实时的效果；
- 实时检测的平均精度是其他实时检测系统的两倍；
- 迁移能力强，能运用到其他的新领域。
1.3.2 缺点
- YOLO对相互靠近的物体、很小的群体检测效果不好，网格中只预测了2个框，并且属于同一类；
- 由于损失函数的问题，定位误差影响检测效果很明显，尤其是在大小物体的处理上；
- YOLO对不常见的角度目标泛化性能偏弱。
