python实现yolo目标检测_YOLO目标检测模型原理介绍

YOLO-v1介绍

YOLO是一个端到端的目标检测算法，不需要预先提取region proposal(RCNN目标检测系列)，通过一个网络就可以输出：类别，置信度，坐标位置，检测速度很快，不过，定位精度相对低些，特别是密集型小目标。

YOLO将图像resize到448x448作为输入，输出7x7x30，即：将图片划分为7x7，每个单元格独立检测。这里需要注意，不是那种滑动窗口将每个单元格都输入到网络中进行预测，这里的划分只是物体中心点位置的划分之用(划分越多越准确)，物体的中心落在哪个单元格，就由那个单元格负责预测。说完7x7我们再说下另一个维度30，30=(2*5=20)，其中“2：每个单元格预测数量(box数量)”，“5：(x,y,w,h,score)”,“20：模型可以预测20个种类”。

YOLO-v1训练

模型首先会将ImageNet作为训练集预训练模型，最终达到88%精度，然后使用迁移学习将预训练的模型应用到当前标注的训练集进行训练。模型输出5维信息(x,y,w,h,score)，使用Leaky Relu作为激活函数，全连接层后添加Dropout层防止过拟合。在得到输出值之后，我们需要计算每个box与ground true的Iou值，然后通过非极大值抑制筛选box。

YOLO-v1损失函数

损失函数包含三部分分别是：坐标损失，置信度损失(7x7x2)ÿ

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