Yolo v2改进

1、引入BP层

2、更高精度的分类器

3、引入anchor

定义：

anchor理解：

目标：

4、细粒度特征

5、多尺度

Yolo v2改进

yolo v2 VS yolo v1：

1、引入BP层

2、更高精度的分类器

3、引入anchor

定义：

anchor：预设好的虚拟边框（virtual bounding box）

生成框由anchor回归而来。

目的：

让生成的预测框一步步迭代到靠近真实框的位置。

（回归(regression)：使预测值一步步趋向目标值）

得到生成框的过程：（anchor一步步回归）

anchor理解：

：预测框（由anchor回归得到）

：anchor

：真实物体框

目标：

希望 anchor 趋于 truth，但由于anchor生成predict，所以希望predict趋于truth。所以我们希望(predict - anchor) 趋于 (truth - anchor)（补偿），即。

关键理解：

：分别为predict的x、y、w、h的补偿。

：分别为truth的x、y、w、h的补偿。

anchor的设置：

人为地定义一系列位置，在这些位置上生成不同形状的anchor，在这些不同形状的anchor中，找到最像物体的anchor去预测物体。

为什么要设置anchor？

如果没有anchor，回归到一个特定的位置时需要从无穷处开始；而有了anchor之后，可以从有穷且像物体的地方进行回归，可以提高算法精度。

归一化：

归一化到0~13（特征图大小）：

获取相对于单个cell的位置：

例如：9.6 - 9 = 0.6 （相对于第九个单元格，在0.6处位置）

相对于单元格归一化：

$\sigma$ ：sigmoid函数，把结果归一化到0~1。

4、细粒度特征

大图变小图。

5、多尺度

有了全连接层，网络的大小会被定型，且全连接层数据量太大。

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2、更高精度的分类器

3、引入anchor

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4、细粒度特征

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