物体检测丨浅析One stage detector「YOLOv1、v2、v3、SSD」

引言

之前做object detection用到的都是two stage，one stage如YOLO、SSD很少接触，这里开一篇blog简单回顾该系列的发展。很抱歉，我本人只能是蜻蜓点水，很多细节也没有弄清楚。有需求的朋友请深入论文和代码，我在末尾也列出了很多优秀的参考文章。

YOLOv1

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

核心思想

用一个CNN实现end-to-end，将目标检测作为回归问题解决。

将输入图片分割为$S\times S$网格，如果物体的中心落入网格中央，这个网格将负责检测这个物体。因此网络学会了去预测中心落在该网格中的物体。

每个网格预测$B$个bounding boxes和confidence scores。confidence scores包含两方面：

这个boundingbox包含物体的可能性$Pr(Object)$：bb包含物体时$Pr(Object)=1$否则为0。
这个boundingbox的准确度$IOU^{truth}_{pred}$：pred和gt的IoU。

因此，confidence scores可定义为$Pr(Object)*IoU^{truth}_{pred} $

每个bbox包含5个predictions：$x,y,w,h和confidence$：$(x,y)$表示bbox中心坐标，$h,w$表示bbox长宽，$confidence$表示pred和gt box的IoU。

每个网格预测$C$个类别概率$Pr(Class_i|Object)$，表示该网格负责预测的边界框目标属于各类的概率。我们不考虑box的数量即$B$。

测试阶段我们将类别概率和confidence score相乘，得每个box的类特定confidence score：

\[Pr(Class_i|Object)*Pr(Object)*IoU^{truth}_{pred}=Pr(Class_i)*IoU^{truth}_{pred}\]

表示box中类别出现的概率和预测box与目标的拟合程度。

将图片分解为$S\times S $个gird，每个grid预测$B$个bbox，confidence和$C$个类概率，预测值为$S\times S \times (B*5+C)$

网络架构

网络结构参考GooLeNet，包含24个卷积层和2个激活层，卷积层使用1x1卷积降维然后跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层，采用Leaky ReLU：$max(x,0.1x)$，最后一层采用线性激活层。

网络输出维度为30($B=2$)，前20个元素是类别概率值，然后2个是边界框置信度，最后8个是bbox的$(x,y,w,h)$。

Loss：YOLO把分类问题转化为回归问题

第一项是bbox中心坐标误差项；第二项是bbox高与宽误差项；

第三项是包含目标bbox置信度误差项；第四项是不包含目标bbox置信度误差项；

最后一项是包含目标的grid分类误差项。

将Loss对应到predtion张量上：

实验结果

SSD

SSD:Single Shot MultiBox Detector

核心思想

速度比YOLO快，精度可以跟Faster RCNN媲美。

采用多尺度特征图用于检测：大特征图检测小目标，小特征图检测大目标。
采用卷积进行检测：与YOLO最后采用全连接层不同，SSD直接采用卷积提取检测结果。
设置先验框：借鉴Faster RCNN中anchor理念，为每个网格设置不同长宽比的anchor，bbox以anchor为基准。

网络架构

在VGG16基础上增加了卷积层获得更多特征图用于检测。

上是SSD，下是YOLO

实验结果

YOLOv2

YOLO9000: Better, Faster, Stronger

核心思想

YOLOv1虽然检测速度快，但检测精度不如RCNN，YOLOv1定位不够准确，召回率也低。于是YOLOv2提出了几种改进策略来提升YOLO模型的定位准确度和召回率，并保持检测速度。

Better
- Batch Normalization：加快收敛并起到正则化效果，防止过拟合。
- High Resolution Classifier：在ImageNet数据上使用$448\times448$输入来finetune。
- Convolutional With Anchor Boxes：借鉴Faster R-CNN中RPN的anchor boxes策略，预测offset而不是coordinate。
- Dimension Clusters：采用k-means来替代人工选取anchor。并使用下式来度量距离。
  
  \[d(box,centroid)=1-IOU(box, centroid)\]
- Direct location prediction：改变了预测bbox的计算公式
- Fine-Grained Features：小物体需要更精细的特征图。采用passthrough层将高分辨率特征concat低分辨率特征，类似于ResNet。
- Multi-Scale Training：每隔10batch，网络随机选择新的图像尺寸。
Faster
- Darknet-19
- Training for classification
- Training for detection
Stronger
- Hierarchical classification
- Dataset combination with WordTree
- Joint classification and detection

网络架构

实验结果

YOLOv3

YOLOv3: An Incremental Improvement

核心思想

Bounding Box Prediction：和v2一样使用聚类来获得anchor并预测bbox坐标。
Class Prediction：不使用softmax，使用二元交叉熵进行类别预测。
Predictions Across Scales：跨尺度预测，类似FPN使用3个尺度，预测为$N\times N\times[3*(4+1+80)]$，4个box offsets、1个obj prediction和80个类prediction。
Feature Extractor：Darknet-53，加入了Residual。

网络架构

实验结果

参考

paper

[1]Redmon J, Divvala S, Girshick R, et al. You only look once: Unified, real-time object detection[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016: 779-788.

[2]Liu W, Anguelov D, Erhan D, et al. Ssd: Single shot multibox detector[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016: 21-37.

[3]Redmon J, Farhadi A. YOLO9000: better, faster, stronger[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 7263-7271.

[4]Redmon J, Farhadi A. Yolov3: An incremental improvement[J]. arXiv preprint arXiv:1804.02767, 2018.

blog

目标检测|YOLO原理与实现

目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)

目标检测|SSD原理与实现

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【YOLO】yolo v1到yolo v3

What do we learn from single shot object detectors (SSD, YOLOv3), FPN & Focal loss (RetinaNet)?

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