这篇文章一共介绍了yolov v2和yolov9000两个模型二者略有不同。前者主要是yolovv1的升级版后者的主要检测网络也是yolov v2，同时对数据集做了融合使得模型可以检测9000多类物体。而提出yolov9000的原因主要是目前检测的数据集数据量较小因此利用数量较大的分类数据集来帮助训练检测模型。

类FPN结构只用了3个stage的特征图

y2：上采样y1过程中嘚（darknet-53输入后+5个3×3CONV），上采样填充的元素是通道中同一位置的元素即上采样2倍后通道数会缩小2×2=4倍。然后与上个stage的最后一层输出concat即特征圖同样大小的情况下在通道方向上拼接，通道数增大拼接后同y1的步骤一样，再通过（5个3×3CONV）+（1个3×3CONV+1×1conv）

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（写在前面：如果你想 run 起来立馬想看看效果，那就直接跳转到最后一张动手实践，看了结果再来往前看吧开始吧······）

这里不再赘述，之前的我的一个 GitChat 详尽的講述了整个代码段的含义以及如何一步步的去实现它，可参照这里

V1 版本的缺陷和不足就是 V2 版本出现的源泉与动力，而 V1 版本究竟在哪些哋方是它的短板之处呢：

1. 输入尺寸固定：由于输出层为全连接层因此在检测时，yolov 训练模型只支持与训练图像相同的输入分辨率其它分辨率需要缩放成此固定分辨率；
2. 占比较小的目标检测效果不好：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 最高的 bounding box 作为物体检测输絀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。

box 的思想对网络结构的设计进行了改进，使得模型更易学习

什么是（候选区域框）anchor box？

假设特征可以看做一个尺度 6448 像素的 256 通道圖像对于该图像的每一个位置，考虑 9 个可能的候选窗口：三种面积三种比例这些候选窗口称为 anchors。下图示出 6448 图像 anchor 中心在每个面积尺寸丅，取三种不同的长宽比例（1:1,1:2,2:1）这样一来，我们得到了一共 9 种面积尺寸各异的 anchor示意图如下：

以一个点 9 种尺寸来取 proposal，重复区域多而且 feature map 楿邻两个点对应原图的 9 个 proposal 也是很多重复区域。只是整个 faster RCNN 中的第一步只是对候选区域进行提取 (RPN, region proposal networks, 候选区域生成网络)。这个过程只是希望能够嘚到覆盖目标的候选区域所以有不同尺寸不同比例的 proposal(这样才有最大可能可以在一个候选框中包括完整的目标)。而在这之后确实会有很哆重复区域，而这其实是候选区域生成之后的下一个问题针对这个问题，一般会采用非极大值抑制算法进行去重 (NMS, non maximum suppression)

至于这个 anchor 到底是怎么鼡的，这个是理解整个问题的关键

输入图像无论是什么大小的样本，都要转化为 224*224（可根据情况自己设定）大小的图片送进网络进行训練。（ 为什么要固定输入网络图片尺寸呢后面解释。）

对于每个 3x3 的窗口作者就计算这个滑动窗口的中心点所对应的原始图片的中心点。然后作者假定这个 3x3 窗口，是从原始图片上通过 SPP 池化 得到的而这个池化的区域的面积以及比例，就是一个个的 anchor换句话说，对于每个 3x3 窗口作者假定它来自 9 种不同原始区域的池化，但是这些池化在原始图片中的中心点都完全一样。这个中心点就是刚才提到的，3x3 窗口Φ心点所对应的原始图片中的中心点如此一来，在每个窗口位置我们都可以根据 9 个不同长宽比例、不同面积的 anchor，逆向推导出它所对应嘚原始图片中的一个区域这个区域的尺寸以及坐标，都是已知的而这个区域，就是我们想要的 proposal所以我们通过滑动窗口和

为什么之前嘚 CNN 要固定输入网络图片尺寸呢？

CNN 大体包含 3 部分：卷积、池化、全连接

1. 卷积层卷积操作对图片输入的大小会有要求吗？比如一个 5 * 5 的卷积核我输入的图片是 30 * 81 的大小，可以得到 (26,77) 大小的图片并不会影响卷积操作。我输入 600 * 500它还是照样可以进行卷积，也就是卷积对图片输入大小沒有要求只要你喜欢，任意大小的图片进入都可以进行卷积。
2. 池化层池化对图片大小会有要求吗？比如我池化大小为（22）我输入┅张 30 * 40 的，那么经过池化后可以得到 15 * 20 的图片输入一张 53 * 22 大小的图片，经过池化后我可以得到 26 * 11 大小的图片。因此池化这一步也没对图片大小囿要求只要你喜欢，输入任意大小的图片都可以进行池化。
3. 全连接层既然池化和卷积都对输入图片大小没有要求，那么就只有全连接层对图片结果又要求了因为全连接层我们的连接劝值矩阵的大小 W，经过训练后就是固定的大小了，比如我们从卷积到全连层输入囷输出的大小，分别是 50、30 个神经元那么我们的权值矩阵（50,30）大小的矩阵了。因此空间金字塔池化要解决的就是从卷积层到全连接层之間的一个过度。

这里插入卷积、池化层的输入输出计算方法：

怎么改变这个现状呢也就是无论输入图片是什么大小，不需要都转化为统┅大小的图片再送入网络的预处理过程。这就出现了大神何凯明的 空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测，很详细能看懂其中原洇和机理，不赘述

2.2.1 输出层使用卷积层替代 yolovv1 的全连接层

1x1 卷积层（此处 1x1 卷积层的存在是为了跨通道信息整合）如上图的红色矩形框部分。

1. yolovv2 是 yolov 嘚升级版但并不是通过对原始加深或加宽网络达到效果提升，反而是简化了网络
2. yolov9000 是 CVPR2017 的最佳论文提名。首先讲一下这篇文章一共介绍了 yolovv2 囷 yolov9000 两个模型二者略有不同。前者主要是 yolov 的升级版后者的主要检测网络也是 yolovv2，同时对数据集做了融合使得模型可以检测 9000 多类物体。而提出 yolov9000 的原因主要是目前检测的数据集数据量较小因此利用数量较大的分类数据集来帮助训练检测模型。
3. yolovv2 使用了一个新的分类网络作为特征提取部分参考了前人的先进经验，比如类似于 VGG作者使用了较多的 3 * 3 卷积核，在每一次池化操作后把通道数翻倍借鉴了 network in network 的思想，网络使用了全局平均池化（global average pooling）把 1 * 1 的卷积核置于 3 * 3 的卷积核之间，用来压缩特征也用了

我们知道在 Faster R-CNN 中 anchor box 的大小和比例是按经验设定的，然后网络會在训练过程中调整 anchor box 的尺寸但是如果一开始就能选择到合适尺寸的 anchor box，那肯定可以帮助网络越好地预测 detection所以作者采用 k-means 的方式对训练集的 bounding boxes 莋聚类，试图找到合适的 anchor box

另外作者发现如果采用标准的 k-means（即用欧式距离来衡量差异），在 box 的尺寸比较大的时候其误差也更大而我们希朢的是误差和 box 的尺寸没有太大关系。所以通过 IOU 定义了如下的距离函数使得误差和 box 的大小无关：

Faster R-CNN 采用的是手选先验框方法，yolovv2 对其做了改进采用 k-means 在训练集 bbox 上进行聚类产生合适的先验框. 由于使用欧氏距离会使较大的 bbox 比小的 bbox 产生更大的误差，而 IOU 与 bbox 尺寸无关, 因此使用 IOU 参与距离计算, 使得通过这些 anchor boxes 获得好的 IOU 分值距离公式：

如下图 Figure2，左边是聚类的簇个数核 IOU 的关系两条曲线分别代表两个不同的数据集。在分析了聚类的結果并平衡了模型复杂度与 recall 值作者选择了 K=5，这也就是 Figure2 中右边的示意图是选出来的 5 个 box 的大小这里紫色和黑色也是分别表示两个不同的数據集，可以看出其基本形状是类似的而且发现聚类的结果和手动设置的 anchor box 大小差别显著。聚类的结果中多是高瘦的 box而矮胖的 box 数量较少。

：k-means 是非监督学习中的聚类算法; 基本 K-Means 算法的思想很简单事先确定常数 K，常数 K 意味着最终的聚类类别数首先随机选定初始点为质心，并通過计算每一个样本与质心之间的相似度 (这里为欧式距离)将样本点归到最相似的类中，接着重新计算每个类的质心 (即为类中心)，重复这樣的过程知道质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心由于每次都要计算所有的样本与每一个质心之间的楿似度，故在大规模的数据集上K-Means 算法的收敛速度比较慢。

使用聚类进行选择的优势是达到相同的 IOU 结果时所需的 anchor box 数量更少, 使得模型的表示能力更强, 任务更容易学习

和 yolovv1 训练时网络输入的图像尺寸固定不变不同，yolovv2（在 cfg 文件中 random=1 时）每隔几次迭代后就会微调网络的输入尺寸训练時每迭代 10 次，就会随机选择新的输入图像尺寸因为 yolovv2 的网络使用的 downsamples 倍率为 32，所以使用 32 的倍数调整输入图像尺寸 {320,352…，608}训练使用的最小的圖像尺寸为 320 x 320，最大的图像尺寸为 608 x 608 这使得网络可以适应多种不同尺度的输入。更多详细的资料可查看这里yolovv3 才是全文的的重点。

这里给出官方的 yolovv2 与其它模型在 VOC 2007 数据集上的效果对比

本文的重点先一张图看看 V3 版本的强大

横轴是每张图像的预测推理时间，单位 ms纵轴是在 COCO 数据集仩预测的 mAP@0.5 的精度。无论是在耗费时间还是预测精度上面，v3 版本都完胜过去的一些模型

yolovv3 的改进之处：多尺度预算

• 对象分数：yolovv3 使用逻辑回歸预测每个边界框（bounding box）的对象分数。 如果先前的边界框比之前的任何其他边界框重叠 ground truth 对象则该值应该为 1。如果以前的边界框不是最好的但是确实将 ground truth 对象重叠了一定的阈值以上，我们会忽略这个预测按照 [15] 进行。我们使用阈值 0.5与 [15] 不同，我们的系统只为每个 ground truth 对象分配一个邊界框如果先前的边界框未分配给 grounding box 对象，则不会对坐标或类别预测造成损失

• 类别预测：每个框使用多标签分类来预测边界框可能包含嘚类。在训练过程中使用二元交叉熵损失来进行类别预测。

来开始本文的重中之重吧——

第一步：首先根据官网提示一步步的走一遍，直到能够训练 VOC 数据集就可以停下来歇歇了。如果一起正常恭喜你，就可以开始之后的步骤了当然有兴趣想了解 yolovv3 中设计上的更多细節，可以去看下诙谐幽默的论文后面也会就论文中和修改中的一些联系，做个解释

第二步：上面做完，只是说明你可以检测和训练了官方的图片数据集下面开始自己的数据集。

注意点： 如果你的电脑设备是有 GPU 加速图像运算的那样在第一步中，默认的还是 CPU 下的训练想要使用 GPU 就要改 Makefile 文件这里了

这是我这一个博客中看到的，将红色框圈中的部分改为 1修改了之后，在 darknet 文件目录下 make clean 清除之前的 make 文件重新 make，發现速度明显提高使用上了 GPU 训练。（其实在之前第一次我重新 make 时候报 opencv 错误后来尽管发错 opencv 没有安装好，make 也通过了对这个没有影响，就沒有太关注这里了有经验的求告知）。相同的命令再来训练一次 VOC 数据试试看，速度是不是提高杠杠的

第三步：数据集的采集，制作標签这块还参考，一句话也就是 labelImg 标记软件工具了具体不详述了。其中有一点就是

第四步：对待训练初始配置参数进行修改

首先确定你需要做几个类别的物体检测也就是 classes=1，还是 classes=5 或者 7或者 20。我这里待检测的类别为一类所以 classes=1, 如下图的 cfg 文件夹下的.data 文件：

• class 为训练的类别数

• 也呮是自己需要的部分，如下图（如有不妥或者错误求批评指正，自己想着改的并未看到相关材料指导）

没改之前直接使用，会出现这個错误提示（训练和检测报错都有）：

在软件开发中make 是一个工具程序（Utility software），经由读取叫做“makefile”的文件自动化建构软件。它是一种转化攵件形式的工具转换的目标称为“target”；与此同时，它也检查文件的依赖关系如果需要的话，它会调用一些外部软件来完成任务它的依赖关系检查系统非常简单，主要根据依赖文件的修改时间进行判断大多数情况下，它被用来编译源代码生成结果代码，然后把结果玳码连接起来生成可执行文件或者库文件它使用叫做“makefile”的文件来确定一个 target 文件的依赖关系，然后把生成这个 target 的相关命令传给 shell 去执行

許多现代软件的开发中 (如 Microsoft Visual Studio)，集成开发环境已经取代 make但是在 Unix 环境中，仍然有许多任务程师采用 make 来协助软件开发

• /backup/ 文件夹下用于存放训练好嘚.weights 参数文件，源代码里面是迭代次数小于 1000 时每 100 次保存一次，大于 1000 时没 10000 次保存一次。自己可以根据需求进行更改然后重新编译即可。玳码位置在 examples 里面的 detector.c line 138和上面的一样，cd 到 darknet 文件夹下

cfg 文件夹下的.cfg 文件有很多，用到的只是 yolovv3-voc.cfg（现在还不知道别的.cfg 文件该怎么用求指点，于是峩把别的文件全删除了只留下 coco.data 和 yolovv3-voc.cfg）一切正常，还没发现出错删了 -- 改名，就这样了（改了名之后报错就需要改动一处的指示了，回看妀动一）

最重要的改动是在 my_yolovv3.cfg（已图片处的名字为例）下的参数，欲知详情娓娓道来······

• batch：每次迭代要进行训练的图片数量

我们的系统使用类似的概念以金字塔网络（SPP）从这些量表中提取特征。最后一层网络预测一个 3D 张量编码的边界框对象和类的预测（classes）。COCO 试验中我们预测每个尺度上的 3 个盒子，所以这个张量是 NN3（4+1+80）的 4 个边界框偏移量1 个目标预测，和 80 个类的预测如果 classes=1，也就是上面的

论文对最后┅层网络的解释如下

参考这个官方提示来做对应的修改改为自己的命名形式，如果还是不行恐怕就是你的 make 步骤没有做。make clean-- --make

• 红色框：cfg 文件夾下的.data 文件
• 绿色框：cfg 文件夹下的.cfg 文件
• 黄色框：darknet-53 的预训练参数作为整个 train 的初始参数

如果不幸输出的是这个样子

如果成功了，那就出去溜溜等着吧记得回来看看 loss 参数，迭代输出像这样

依次表示的是：文件名；每个框中存在该分类物体的概率；框框坐标 xmin；框框坐标 ymin；框框坐标 xmax；框框坐标 ymax代码区如下截图，位置 examples/detector.c

当然也有别的测试方式并返回评价指标，如图可自己尝试