YOLO

YOLO是Joseph Redmon等人在2015年的论文中提出的一种极其快速、准确的物体检测架构随后在2016年（YOLOv2）和2018（YOLOv3）中进行了改进。

YOLOv3的架构和全卷积网络的架构非常相似，但有一些重要的区别：

• 它为每个网格单元输出5个边界框（而不是一个），并且每个边界框都带有一个客观分数。由于它在包含20个类的PASCAL VOC数据集上进行了训练，因此每个网格单元还输出20个类别概率。每个网格单元共有45个数字：5个边界框，每个边界框具有4个坐标，再加上5个客观分数和20个类概率。
• YOLOv3不预测边界框中心的绝对坐标，而是预测相对于网格单元坐标的偏移，其中（0，0）表示在该单元格左上角，而（1，1）表示右下角。对于每个网格单元，YOLOv3被训练只能预测其中心位于该单元内的边界框（但是边界框本身通常会远远超出网格单元）。YOLOv3将逻辑激活函数应用于边界框坐标，以确保它们在0到1的范围内。
• 在训练神经网络之前，YOLOv3会找到5个具有代表性的边界框，称为锚框（或先验边界框）。它通过K-Means算法应用于训练集边界框的高度和宽度来实现。例如，如果训练图像包含许多行人，则锚框之一将可能具有典型的行人尺寸。然后，当神经网络预测每个网格单元的5个边界框时，它实际上预测了重新缩放每个锚定框的幅度。例如，假设一个锚框的高度为100像素，宽度为50像素，并且网络预测（对于一个网格单元）垂直缩放因子为1.5，水平缩放因子为0.9。那预测的边界框大小为150X45。更准确地说，对于每个网格单元和每个锚框，网络都将预测垂直和水平缩放比例的对数。拥有这些先验知识使网络更有可能预测出适当尺寸的边界框，并且由于它能更快地学习到合理边界框的样子，因此也加快了训练速度。
• 该网络使用不同比例的图像进行训练：在训练过程中每隔几批，网络会随机选择一个训的图像尺寸。这使得网络能够学习检测不同比例的物体。还可以在不同的比例下使用YOLOv3：较小比例的准确率较低，但速度比较大比例的要快，因此可以根据实际情况选择合适的折衷方案。

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