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如何理解YOLO:YOLO详解

2020-7-13 09:44| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 56470| 评论: 0|原作者: 赵丽丽|来自: 知乎

摘要: YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。Faster rcnn使用RPN(region proposal network)卷积网络替代rcnn/fast rcnn的selective search模块 ...
本文将从五个方面解读目标检测论文YOLO:创新、核心思想、效果、改进、实践。

01 、创新
YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。

从网络设计上,YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下:

[1] YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没有显示地求取region proposal的过程。

而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块(独立于网络之外的selective search方法)求取候选框(可能会包含物体的矩形区域),训练过程因此也是分成多个模块进行。

Faster rcnn使用RPN(region proposal network)卷积网络替代rcnn/fast rcnn的selective  search模块,将RPN集成到fast rcnn检测网络中,得到一个统一的检测网络。

尽管RPN与fast rcnn共享卷积层,但是在模型训练过程中,需要反复训练RPN网络和fast rcnn网络(注意这两个网络核心卷积层是参数共享的)。

[2]YOLO将物体检测作为一个回归问题进行求解,输入图像经过一次inference,便能得到图像中所有物体的位置和其所属类别及相应的置信概率。

而rcnn/fast rcnn/faster rcnn将检测结果分为两部分求解:物体类别(分类问题),物体位置即bounding box(回归问题)。


02 、核心思想
2.1 网络定义
YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层,如下图所示。


其中,卷积层用来提取图像特征,全连接层用来预测图像位置和类别概率值。YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。

不同的是,YOLO未使用inception module,而是使用1x1卷积层(此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合)+3x3卷积层简单替代。

YOLO论文中,作者还给出一个更轻快的检测网络fast YOLO,它只有9个卷积层和2个全连接层。

使用titan x GPU,fast YOLO可以达到155fps的检测速度,但是mAP值也从YOLO的63.4%降到了52.7%,但却仍然远高于以往的实时物体检测方法(DPM)的mAP值。

2.2 输出representation定义
本部分给出YOLO全连接输出层的定义。

YOLO将输入图像分成SxS个格子,每个格子负责检测‘落入’该格子的物体。若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体。

如下图所示,图中物体狗的中心点(红色原点)落入第5行、第2列的格子内,所以这个格子负责预测图像中的物体狗。


每个格子输出B个bounding box(包含物体的矩形区域)信息,以及C个物体属于某种类别的概率信息。

Bounding box信息包含5个数据值,分别是x,y,w,h,和confidence。其中x,y是指当前格子预测得到的物体的bounding box的中心位置的坐标。

w,h是bounding box的宽度和高度。注意:实际训练过程中,w和h的值使用图像的宽度和高度进行归一化到[0,1]区间内;x,y是bounding box中心位置相对于当前格子位置的偏移值,并且被归一化到[0,1]。

confidence反映当前bounding box是否包含物体以及物体位置的准确性,计算方式如下:

confidence = P(object)* IOU, 其中,若bounding box包含物体,则P(object) = 1;否则P(object) = 0. IOU(intersection over union)为预测bounding  box与物体真实区域的交集面积(以像素为单位,用真实区域的像素面积归一化到[0,1]区间)。

因此,YOLO网络最终的全连接层的输出维度是 S*S*(B*5 + C)。YOLO论文中,作者训练采用的输入图像分辨率是448x448,S=7,B=2;采用VOC 20类标注物体作为训练数据,C=20。

因此输出向量为7*7*(20 + 2*5)=1470维。作者开源出的YOLO代码中,全连接层输出特征向量各维度对应内容如下:

注:
*由于输出层为全连接层,因此在检测时,YOLO训练模型只支持与训练图像相同的输入分辨率。

*虽然每个格子可以预测B个bounding box,但是最终只选择只选择IOU较高的bounding box作为物体检测输出,即每个格子最多只预测出一个物体。

当物体占画面比例较小,如图像中包含畜群或鸟群时,每个格子包含多个物体,但却只能检测出其中一个。这是YOLO方法的一个缺陷。

2.3 Loss函数定义
YOLO使用均方和误差作为loss函数来优化模型参数,即网络输出的S*S*(B*5 + C)维向量与真实图像的对应S*S*(B*5 + C)维向量的均方和误差。

如下式所示。其中,、iouError和classError分别代表预测数据与标定数据之间的坐标误差、IOU误差和分类误差。


YOLO对上式loss的计算进行了如下修正。


[3]对于相等的误差值,大物体误差对检测的影响应小于小物体误差对检测的影响。

这是因为,相同的位置偏差占大物体的比例远小于同等偏差占小物体的比例。

YOLO将物体大小的信息项(w和h)进行求平方根来改进这个问题。(注:这个方法并不能完全解决这个问题)。

综上,YOLO在训练过程中Loss计算如下式所示:



注:
*YOLO方法模型训练依赖于物体识别标注数据,因此,对于非常规的物体形状或比例,YOLO的检测效果并不理想。

*YOLO采用了多个下采样层,网络学到的物体特征并不精细,因此也会影响检测效果。

* YOLO loss函数中,大物体IOU误差和小物体IOU误差对网络训练中loss贡献值接近(虽然采用求平方根方式,但没有根本解决问题)。

因此,对于小物体,小的IOU误差也会对网络优化过程造成很大的影响,从而降低了物体检测的定位准确性。

2.4 训练
YOLO模型训练分为两步:
1)预训练。使用ImageNet
1000类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个average池化层+1个全连接层。训练图像分辨率resize到224x224。

2)用步骤1)得到的前20个卷积层网络参数来初始化YOLO模型前20个卷积层的网络参数,然后用VOC 20类标注数据进行YOLO模型训练。
为提高图像精度,在训练检测模型时,将输入图像分辨率resize到448x448。(训练过程中的参数设置,请参考原始论文)

03、效果
下表给出了YOLO与其他物体检测方法,在检测速度和准确性方面的比较结果(使用VOC 2007数据集)。


论文中,作者还给出了YOLO与Fast RCNN在各方面的识别误差比例,如下图。YOLO对背景内容的误判率(4.75%)比fast rcnn的误判率(13.6%)低很多。

但是YOLO的定位准确率较差,占总误差比例的19.0%,而fast rcnn仅为8.6%。


综上,YOLO具有如下优点:
快:YOLO将物体检测作为回归问题进行求解,整个检测网络pipeline简单。在titan x GPU上,在保证检测准确率的前提下(63.4% mAP,VOC 2007 test set),可以达到45fps的检测速度。

背景误检率低:YOLO在训练和推理过程中能‘看到’整张图像的整体信息,而基于region proposal的物体检测方法(如rcnn/fast rcnn),在检测过程中,只‘看到’候选框内的局部图像信息。

因此,若当图像背景(非物体)中的部分数据被包含在候选框中送入检测网络进行检测时,容易被误检测成物体。测试证明,YOLO对于背景图像的误检率低于fast rcnn误检率的一半。

通用性强:YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于DPM和RCNN系列检测方法。

但相比RCNN系列物体检测方法,YOLO具有以下缺点:
识别物体位置精准性差、召回率低。

04 、改进
为提高物体定位精准性和召回率,YOLO作者提出了YOLO9000,提高训练图像的分辨率,引入了faster rcnn中anchor box的思想,对各网络结构及各层的设计进行了改进,输出层使用卷积层替代YOLO的全连接层,联合使用coco物体检测标注数据和imagenet物体分类标注数据训练物体检测模型。

相比YOLO,YOLO9000在识别种类、精度、速度、和定位准确性等方面都有大大提升。(yolo9000详解有空给出)

05 、实践
使用YOLO训练自己的物体识别模型也非常方便,只需要将配置文件中的20类,更改为自己要识别的物体种类个数即可。

训练时,建议使用YOLO提供的检测模型(使用VOC 20类标注物体训练得到)去除最后的全连接层初始化网络。

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