yolo算法：基础概念和Yolo网络结构

Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别，整个系统如下图所示：

首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快。

Yolo算法

在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区(Selective Search)，大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。

Yolo意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。

Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid)，每个网格允许预测出2个边框(bounding box，包含某个对象的矩形框)，总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。

只要得到这98个区域的目标分类和回归结果，再进行NMS就可以得到最终的目标检测结果。那具体要怎样实现呢?

Yolo的网络结构

YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置(数值型)，而不仅仅是对象的概率。所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量，如下图所示：

网络结构比较简单，重点是我们要理解网络输入与输出之间的关系。

网络输入

网络的输入是原始图像，唯一的要求是缩放到448x448的大小。主要是因为Yolo的网络中，卷积层最后接了两个全连接层，全连接层是要求固定大小的向量作为输入，所以Yolo的输入图像的大小固定为448x448。

网络输出

网络的输出就是一个7x7x30 的张量(tensor)。那这个输出结果我们要怎么理解那?

1.7X7网格

根据YOLO的设计，输入图像被划分为 7x7 的网格(grid)，输出张量中的 7x7 就对应着输入图像的 7x7 网格。或者我们把 7x7x30 的张量看作 7x7=49个30维的向量，也就是输入图像中的每个网格对应输出一个30维的向量。如下图所示，比如输入图像左上角的网格对应到输出张量中左上角的向量。

2.30维向量

30维的向量包含：2个bbox的位置和置信度以及该网格属于20个类别的概率。

2个bounding box的位置 每个bounding box需要4个数值来表示其位置，(Center_x,Center_y,width,height)，即(bounding box的中心点的x坐标，y坐标，bounding box的宽度，高度)，2个bounding box共需要8个数值来表示其位置。

2个bounding box的置信度 bounding box的置信度 = 该bounding box内存在对象的概率 * 该bounding box与该对象实际bounding box的IOU，用公式表示就是：

Pr(Object)是bounding box内存在对象的概率

20个对象分类的概率

Yolo支持识别20种不同的对象(人、鸟、猫、汽车、椅子等)，所以这里有20个值表示该网格位置存在任一种对象的概率