yolov2属于一阶段、anchor-based 目标检测
YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，它斩获了CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention。在这篇文章中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方法在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集上训练出了YOLO9000模型，其可以检测超过9000多类物体。所以，这篇文章其实包含两个模型：YOLOv2和YOLO9000，不过后者是在前者基础上提出的，两者模型主体结构是一致的。YOLOv2相比YOLOv1做了很多方面的改进，这也使得YOLOv2的mAP有显着的提升，并且YOLOv2的速度依然很快，保持着自己作为one-stage方法的优势.
Yolov2和Yolo9000算法内核相同，区别是训练方式不同：Yolov2用coco数据集训练后，可以识别80个种类。而Yolo9000可以使用coco数据集 + ImageNet数据集联合训练，可以识别9000多个种类。
YOLOv2的改进策略
YOLOv1虽然检测速度很快，但是在检测精度上却不如R-CNN系检测方法，YOLOv1在物体定位方面（localization）不够准确，并且召回率（recall）较低。YOLOv2共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，从而提高mAP，YOLOv2在改进中遵循一个原则：保持检测速度，这也是YOLO模型的一大优势。YOLOv2的改进策略如图2所示，可以看出，大部分的改进方法都可以比较显着提升模型的mAP。
Batch Normalization
Batch Normalization可以提升模型收敛速度，而且可以起到一定正则化效果，降低模型的过拟合。在YOLOv2中，每个卷积层后面都添加了Batch Normalization层，并且不再使用droput。使用Batch Normalization后，YOLOv2的mAP提升了2.4%。
High Resolution Classifier:
目前大部分的检测模型都会在先在ImageNet分类数据集上预训练模型的主体部分（CNN特征提取器），由于历史原因，ImageNet分类模型基本采用大小为 224*224的图片作为输入，分辨率相对较低，不利于检测模型。所以YOLOv1在采用 224*224 分类模型预训练后，将分辨率增加至 448*448，并使用这个高分辨率在检测数据集上finetune。但是直接切换分辨率，检测模型可能难以快速适应高分辨率。所以YOLOv2增加了在ImageNet数据集上使用448*448输入来finetune分类网络这一中间过程（10 epochs），这可以使得模型在检测数据集上finetune之前已经适用高分辨率输入。使用高分辨率分类器后，YOLOv2的mAP提升了约4%。
Convolutional With Anchor Boxes:在YOLOv1中，输入图片最终被划分为7*7网格，每个单元格预测2个边界框。YOLOv1最后采用的是全连接层直接对边界框进行预测，其中边界框的宽与高是相对整张图片大小的，而由于各个图片中存在不同尺度和长宽比（scales and ratios）的物体，YOLOv1在训练过程中学习适应不同物体的形状是比较困难的，这也导致YOLOv1在精确定位方面表现较差。YOLOv2借鉴了Faster R-CNN中RPN网络的先验框（anchor boxes，prior boxes，SSD也采用了先验框）策略。RPN对CNN特征提取器得到的特征图（feature map）进行卷积来预测每个位置的边界框以及置信度（是否含有物体），并且各个位置设置不同尺度和比例的先验框，所以RPN预测的是边界框相对于先验框的offsets值（其实是transform值，详细见Faster R_CNN论文），采用先验框使得模型更容易学习。所以YOLOv2移除了YOLOv1中的全连接层而采用了卷积和anchor boxes来预测边界框。为了使检测所用的特征图分辨率更高，移除其中的一个pool层。在检测模型中，YOLOv2不是采用448*448图片作为输入，而是采用416*416大小。因为YOLOv2模型下采样的总步长为32，对于 416*416 大小的图片，最终得到的特征图大小为 13*13，维度是奇数，这样特征图恰好只有一个中心位置。对于一些大物体，它们中心点往往落入图片中心位置，此时使用特征图的一个中心点去预测这些物体的边界框相对容易些。所以在YOLOv2设计中要保证最终的特征图有奇数个位置。对于YOLOv1，每个cell都预测2个boxes，每个boxes包含5个值： （x,y,w,h,c）,前4个值是边界框位置与大小，最后一个值是置信度（confidence scores，包含两部分：含有物体的概率以及预测框与ground truth的IOU）。但是每个cell只预测一套分类概率值（class predictions，其实是置信度下的条件概率值）,供2个boxes共享。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，这和SSD比较类似（但SSD没有预测置信度，而是把background作为一个类别来处理）。使用anchor boxes之后，YOLOv2的mAP有稍微下降（这里下降的原因，我猜想是YOLOv2虽然使用了anchor boxes，但是依然采用YOLOv1的训练方法YOLOv1只能预测98个边界框（ 7*7*2 ），而YOLOv2使用anchor boxes之后可以预测上千个边界框（13*13*num_anchors）。所以使用anchor boxes之后，YOLOv2的召回率大大提升，由原来的81%升至88%。
Dimension Clusters
在Faster R-CNN和SSD中，先验框的维度（长和宽）都是手动设定的，带有一定的主观性。如果选取的先验框维度比较合适，那么模型更容易学习，从而做出更好的预测。因此，YOLOv2采用k-means聚类方法对训练集中的边界框做了聚类分析。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：
$$
d(\text { box }, \text { centroid })=1-I O U(\text { box }, \text { centroid })
$$
下图为在VOC和COCO数据集上的聚类分析结果，随着聚类中心数目的增加，平均IOU值（各个边界框与聚类中心的IOU的平均值）是增加的，但是综合考虑模型复杂度和召回率，作者最终选取5个聚类中心作为先验框，其相对于图片的大小如右边图所示。对于两个数据集，5个先验框的width和height如下所示（来源：YOLO源码的cfg文件）：
COCO: (0.57273, 0.677385), (1.87446, 2.06253), (3.33843, 5.47434), (7.88282, 3.52778), (9.77052, 9.16828)
VOC: (1.3221, 1.73145), (3.19275, 4.00944), (5.05587, 8.09892), (9.47112, 4.84053), (11.2364, 10.0071)
但是这里先验框的大小具体指什么作者并没有说明，但肯定不是像素点，从代码实现上看，应该是相对于预测的特征图大小（ ）。对比两个数据集，也可以看到COCO数据集上的物体相对小点。这个策略作者并没有单独做实验，但是作者对比了采用聚类分析得到的先验框与手动设置的先验框在平均IOU上的差异，发现前者的平均IOU值更高，因此模型更容易训练学习。
New Network: Darknet-19
YOLOv2采用了一个新的基础模型（特征提取器），称为Darknet-19，包括19个卷积层和5个maxpooling层，如图4所示。Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的，主要采用3*3卷积，采用2*2的maxpooling层之后，特征图维度降低2倍，而同时将特征图的channles增加两倍。与NIN(Network in Network)类似，Darknet-19最终采用global avgpooling做预测，并且在3*3卷积之间使用1*1卷积来压缩特征图channles以降低模型计算量和参数。Darknet-19每个卷积层后面同样使用了batch norm层以加快收敛速度，降低模型过拟合。在ImageNet分类数据集上，Darknet-19的top-1准确度为72.9%，top-5准确度为91.2%，但是模型参数相对小一些。使用Darknet-19之后，YOLOv2的mAP值没有显着提升，但是计算量却可以减少约33%。
Direct location prediction：
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，为了将边界框中心点约束在当前cell中，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）。
Fine-Grained Features 更精细的特征图
YOLOv2的输入图片大小为 416*416 ，经过5次maxpooling之后得到 13*13 大小的特征图，并以此特征图采用卷积做预测。13*13大小的特征图对检测大物体是足够了，但是对于小物体还需要更精细的特征图（Fine-Grained Features）。因此SSD使用了多尺度的特征图来分别检测不同大小的物体，前面更精细的特征图可以用来预测小物体。YOLOv2提出了一种passthrough层来利用更精细的特征图。YOLOv2所利用的Fine-Grained Features是26*26大小的特征图（最后一个maxpooling层的输入），对于Darknet-19模型来说就是大小为 26*26*512 的特征图。passthrough层与ResNet网络的shortcut类似，以前面更高分辨率的特征图为输入，然后将其连接到后面的低分辨率特征图上。前面的特征图维度是后面的特征图的2倍，passthrough层抽取前面层的每个 2*2的局部区域，然后将其转化为channel维度，对于 [ 26*26*512 ] 的特征图，经passthrough层处理之后就变成了 [13*13*2048] 的新特征图（特征图大小降低4倍，而channles增加4倍，下图为一个实例），这样就可以与后面的 [13*13*1024] 特征图连接在一起形成 13*13*3072大小的特征图，然后在此特征图基础上卷积做预测。在YOLO的C源码中，passthrough层称为reorg layer。在TensorFlow中，可以使用tf.extract_image_patches或者tf.space_to_depth来实现passthrough层
Multi-Scale Training
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。在测试时，YOLOv2可以采用不同大小的图片作为输入，在VOC 2007数据集上的效果如下图所示。可以看到采用较小分辨率时，YOLOv2的mAP值略低，但是速度更快，而采用高分辨输入时，mAP值更高，但是速度略有下降，对于 544*544，mAP高达78.6%。注意，这只是测试时输入图片大小不同，而实际上用的是同一个模型（采用Multi-Scale Training训练）
YOLO9000
YOLO9000是在YOLOv2的基础上提出的一种可以检测超过9000个类别的模型，其主要贡献点在于提出了一种分类和检测的联合训练策略。众多周知，检测数据集的标注要比分类数据集打标签繁琐的多，所以ImageNet分类数据集比VOC等检测数据集高出几个数量级。在YOLO中，边界框的预测其实并不依赖于物体的标签，所以YOLO可以实现在分类和检测数据集上的联合训练。对于检测数据集，可以用来学习预测物体的边界框、置信度以及为物体分类，而对于分类数据集可以仅用来学习分类，但是其可以大大扩充模型所能检测的物体种类。
作者选择在COCO和ImageNet数据集上进行联合训练，但是遇到的第一问题是两者的类别并不是完全互斥的，比如”Norfolk terrier”明显属于”dog”，所以作者提出了一种层级分类方法（Hierarchical classification），主要思路是根据各个类别之间的从属关系（根据WordNet）建立一种树结构WordTree
WordTree中的根节点为”physical object”，每个节点的子节点都属于同一子类，可以对它们进行softmax处理。在给出某个类别的预测概率时，需要找到其所在的位置，遍历这个path，然后计算path上各个节点的概率之积。
在训练时，如果是检测样本，按照YOLOv2的loss计算误差，而对于分类样本，只计算分类误差。在预测时，YOLOv2给出的置信度就是 ，同时会给出边界框位置以及一个树状概率图。在这个概率图中找到概率最高的路径，当达到某一个阈值时停止，就用当前节点表示预测的类别。
通过联合训练策略，YOLO9000可以快速检测出超过9000个类别的物体，总体mAP值为19,7%。我觉得这是作者在这篇论文作出的最大的贡献，因为YOLOv2的改进策略亮点并不是很突出，但是YOLO9000算是开创之举。
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