本文来自公众号“AI大道理”
YOLO v2 是 YOLO v1的进阶版，它没有彻底否定 YOLO v1，而是在 YOLO v1 的基础上，融合了很多其它论文优秀的思想做了大幅的提升。
YOLO v1 比较低的召回率和比较高的定位误差。
所以，让 YOLO v1变得更好指的是保持准确率的情况下：
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提升召回率
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降低定位误差
YOLO v2的思想
1） Batch Normalization
Batch Norm 是一种很有效的正则化手段，所有的卷积层后面引入正则化。
作用：
对数据进行预处理（统一格式、均衡化、去噪等）能够大大提高训练速度，提升训练效果。BN正是基于这个假设的实践，对每一层输入的数据进行加工。
在YOLOv2中，就是就是对网络的每一个卷积层的输入都做归一化，这样网络就不需要每层都去学数据的分布，收敛会更快。
神经网络每层输入的分布总是发生变化，加入BN，通过标准化上层输出，均衡输入数据分布，加快训练速度，提高了网络的收敛性。
输入标准化对应样本正则化，BN在一定程度上可以替代 Dropout解决过拟合问题。
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mAP 提升了 2%
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可以去掉了 Dropout 仍然不出现过拟合
2）高分辨率图像分类器（High Resolution Classifier）
用224*224的输入在ImageNet数据集训练分类网络，将所有训练数据循环跑160次。
将输入调整到448*448，再在ImageNet数据集上训练,将所有训练数据循环跑10次(10个epoch)。
然后利用预训练得到的模型在detection数据集上fine tuning。
这样训练得到的模型，在检测时用448*448的图像作为输入可以顺利检测。
通过对 YOLOv1 的模型进行 finetune，用 448*448 的图片尺寸训练了 10 epoches，主要目的是想让卷积核适应高分辨率。
这个步骤相当于做了减法，减轻了网络的学习任务，让它忽略图片尺寸的变化，专心应对目标检测任务。
这种尝试，让 mAP 涨了近 4 个点。
3）Anchor Box
首先将YOLOv1网络的FC层和最后一个Pooling层去掉，使得最后的卷积层的输出可以有更高的分辨率特征。
然后缩减网络，用416*416大小的输入代替原来的448*448，使得网络输出的特征图有奇数大小的宽和高，进而使得每个特征图在划分单元格（Cell）的时候只有一个中心单元格（Center Cell）。
YOLOv2通过引入Anchor Boxes，预测Anchor Box的偏移值与置信度，而不是直接预测坐标值。
每个Cell可预测出9个Anchor Box，共13*13*9=1521个。
比YOLOv1预测的98个bounding box 要多很多，因此在定位精度方面有较好的改善。
YOLOv2使用了anchor boxes之后，每个位置的各个anchor box都单独预测一套分类概率值。
相比于精度的少许损失，召回率提升明显。
4）尺寸聚类
在引入 Anchor BOX 到 YOLO 的过程，遇到了 2 个问题。
第一个问题就是 Anchor BOX 的尺寸是手选的。
相比于人为指定 anchor box 的尺寸比例，YOLO 作者想到了一个自动化的手段，那就是选择 k-means 聚类手段。
在数据训练集中运行 k-means 算法，可以得到 k 个尺寸比例。
选择了 k=5，选择 5 的原因是在模型复杂度和召回率之间过一个平衡。
因为设置先验框的主要目的是为了使得预测框与ground truth的IOU更好，所以聚类分析时选用box与聚类中心box之间的IOU值作为距离指标
经实验，效果很不错，聚类出来的 anchor box 尺寸如下图所示：
5）定位预测
YOLOv2借鉴RPN网络使用anchor boxes来预测边界框相对先验框的offsets。
边界框的实际中心位置(x,y)，需要根据预测的坐标偏移值（tx,ty），先验框的尺度(wa,ha)以及中心坐标(xa,ya)（特征图每个位置的中心点）来计算：
上面的公式是无约束的，预测的边界框很容易向任何方向偏移，如当tx=1时边界框将向右偏移先验框的一个宽度大小，而当tx=-1时边界框将向左偏移先验框的一个宽度大小，因此每个位置预测的边界框可以落在图片任何位置，这导致模型的不稳定性，在训练时需要很长时间来预测出正确的offsets。
YOLOv2弃用了这种预测方式，而是沿用YOLOv1的方法，就是预测边界框中心点相对于对应cell左上角位置的相对偏移值，使用sigmoid函数处理偏移值，这样预测的偏移值在(0,1)范围内（每个cell的尺度看做1），把边界框中心点约束在当前cell中。
根据边界框预测的4个offsetstx,ty,tw,th，可以按如下公式计算出边界框实际位置和大小：
(cx,xy)为cell的左上角坐标，在计算时每个cell的尺度为1，所以当前cell的左上角坐标为((1,1)。
由于sigmoid函数的处理，边界框的中心位置会约束在当前cell内部，防止偏移过多。
而pw和ph是先验框的宽度与长度，它们的值也是相对于特征图大小的，在特征图中每个cell的长和宽均为1。
这里记特征图的大小为(W,H)，可以将边界框相对于整张图片的位置和大小计算出来（4个值均在0和1之间）
将上面的4个值分别乘以图片的宽度和长度（像素点值）就可以得到边界框的最终位置和大小了，这就是YOLOv2边界框的整个解码过程。
约束了边界框的位置预测值使得模型更容易稳定训练，结合聚类分析得到先验框与这种预测方法，YOLOv2的mAP值提升了约5%。
在引入 Anchor BOX 时还遭遇了第 2 个问题：模型的稳定性。
模型的不稳定性来源于坐标(x,y) 的预测。
6）细粒度特征
YOLOv2 刚开始使用 13x13 的 featuremap 做预测，对于大目标来说足够应付检测了，但是小目标却不行。
像其它的目标检测算法都会利用到空间信息，会利用特征图金字塔去覆盖不同层级的尺寸信息，比如 Faster R-CNN 和 SSD 都生成了多种尺寸featuremap。
但 YOLO 作者另辟蹊径，用了一个 passthrough 手段，简单来说就是从 26x26 的featuremap 中提取信息生成新的 featuremap ，然后和最后 13x13 的 featuremap 拼接起来。
passthrough 有点类似 ResNet 的 shortcut 的思路，都是从较前面的层次获取信息，这样网络就可以应付空间上不同层次的信息。
具体做法如下：
将 26 x 26 x 512 尺寸的 featuremap 进行跨行垮列抽样，然后生成 13 x 13 x 2048 的 featuremap，参数总量没有变，但是尺寸发生了改变，所以 YOLO 源码中称这样的操作为 reorg，相当于一个宽高换深度的重组。
基于这项尝试，YOLOv2 的模型提升了 1% 的效率。
7）多尺度训练
采用Multi-Scale Training策略，YOLOv2可以适应不同大小的图片，并且预测出很好的结果。
YOLO 作者不想让 YOLOv2 的模型只局限于 416x416 这单一尺寸的图片，所以训练过程当中，每经过 10 epoches 的训练，输入图像尺寸会发生变化。
因为 YOLOv2 的经过了 5 次下采样，缩小了 32 倍，所以，输入图像的尺寸都能被 32 整除 {320x320,352,…,608}。
多尺度训练使得 YOLOv2 可以在速度和精度上做一个很好的平衡。
低分辨率下，YOLOv2 的速度极快，228x228 的输入图片下，帧率可以到达 90 FPS，但精度和 Fast R-CNN 一致。
采用Multi-Scale Training策略，YOLOv2可以适应不同大小的图片，并且预测出很好的结果。
高分辨率下，YOLOv2 仍然可以达到实时要求。
YOLO v2的网络结构
新的模型 Darknet-19。
YOLOv2 换了一个新的分类器。
Darknet-19 是基于 GoogLeNet 的架构，它比 VGG-16 快，原因在于它的前向推断只要 8.52 BFLOPs。
设计 Darknet-19 参考了很多同行经验。
基于 GoogLeNet 架构，借鉴 VGG 大量运用 3x3 filter，并且在每个 pool 层之后，将卷积核的个数翻倍。
借鉴 NIN 运用 global aveage pool，在 3x3 filter 之间插入 1x1 卷积层，
引入 Batch Normal 层。
Darknet-19 的结构如下：
yolo v2 的损失函数
YOLOv1一样，对于训练图片中的ground truth，若其中心点落在某个cell内，那么该cell内的5个先验框所对应的边界框负责预测它，具体是哪个边界框预测它，需要在训练中确定，即由那个与ground truth的IOU最大的边界框预测它，而剩余的4个边界框不与该ground truth匹配。
YOLOv2同样需要假定每个cell至多含有一个grounth truth，而在实际上基本不会出现多于1个的情况。
与ground truth匹配的先验框计算坐标误差、置信度误差（此时target为1）以及分类误差，而其它的边界框只计算置信度误差（此时target为0）。
YOLOv2和YOLOv1的损失函数一样，为均方差函数。
我们来一点点解释，首先W,H分别指的是特征图(13*13)的宽与高，而A指的是先验框数目（这里是5）。
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第一项loss是计算background的置信度误差，但是哪些预测框来预测背景呢，先计算各个预测框和所有ground truth的IOU值，并且取最大值Max_IOU，如果该值小于一定的阈值（YOLOv2使用的是0.6），那么这个预测框就标记为background，需要计算noobj的置信度误差。
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第二项是计算先验框与预测宽的坐标误差，但是只在前12800个iterations间计算，我觉得这项应该是在训练前期使预测框快速学习到先验框的形状。
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第三大项计算与某个ground truth匹配的预测框各部分loss值，包括坐标误差、置信度误差以及分类误差。
yolo v2 的训练
YOLOv2的训练主要包括三个阶段。
第一阶段就是先在ImageNet分类数据集上预训练Darknet-19，此时模型输入为224*224，共训练160个epochs。
第二阶段将网络的输入调整为448*448，继续在ImageNet数据集上finetune分类模型，训练10个epochs，此时分类模型的top-1准确度为76.5%，而top-5准确度为93.3%。
第三个阶段就是修改Darknet-19分类模型为检测模型，并在检测数据集上继续finetune网络。网络修改包括（网路结构可视化）：移除最后一个卷积层、global avgpooling层以及softmax层，并且新增了三个3*3*2014卷积层，同时增加了一个passthrough层，最后使用1*1卷积层输出预测结果，输出的channels数为：num_anchors*(5+num_classes)，和训练采用的数据集有关系。
由于anchors数为5，对于VOC数据集输出的channels数就是125，而对于COCO数据集则为425。
这里以VOC数据集为例，最终的预测矩阵为T（shape为(batch_size,13,13,125)），可以先将其reshape为(batch_size,13,13,5,25)，其中T[:，：，：，：，0：4]为边界框的位置和大小（tx,ty,tw,th），T[:，：，：，：，4]为边界框的置信度，而T[:，：，：，：，5：]为类别预测值。
总结
YOLOv2 是一个平衡了速度和准确度的模型，它通过一系列 tricks 让自己更快、更好、更强。
其中一个 tricks 让人眼前一亮，它用 k-means 去聚类数据集中的 label 尺寸从而得到 anchor box 尺寸。
这其实是一个很强的先验知识。
尽管提高了很多的性能，但YOLO v2并没有解决小目标检测不准的问题。
如何才能更加准确检测小目标呢？
YOLO v3给出了答案。
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