[Localization] YOLO: Real-Time Object Detection

Ref: https://pjreddie.com/darknet/yolo/

 

关注点在于，为何变得更快？

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

Ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786?refer=xiaoleimlnote

 

评论：

基于深度学习方法的一个特点就是实现端到端的检测。

相对于其它目标检测与识别方法（比如Fast R-CNN）将目标识别任务分类目标区域预测和类别预测等多个流程，

YOLO将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中，实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别，更加适合现场应用环境。

后续研究，可以进一步优化YOLO网络结构，提高YOLO准确率。YOLO类型的端到端的实时目标检测方法是一个很好的研究方向。（预告：后续文章中，将对YOLO的tensorflow源码实现进行详解，敬请关注）

 

简介：

YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率。作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。

该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率，实现端到端的物品检测。同时，该方法检测速非常快，基础版可以达到45帧/s的实时检测；FastYOLO可以达到155帧/s。与当前最好系统相比，YOLO目标区域定位误差更大，但是背景预测的假阳性优于当前最好的方法。

 

1 前言

人类视觉系统快速且精准，只需瞄一眼（You Only Look Once，YOLO）即可识别图像中物品及其位置。

传统目标检测系统采用deformable parts models (DPM)方法，

  • 通过滑动框方法提出目标区域，
  • 然后采用分类器来实现识别。

近期的R-CNN类方法采用region proposal methods，

  • 首先生成潜在的bounding boxes，
  • 然后采用分类器识别这些bounding boxes区域。
  • 最后通过post-processing来去除重复bounding boxes来进行优化。

这类方法流程复杂，存在速度慢和训练困难的问题。

 

本文中，我们将目标检测问题转换为直接从图像中提取bounding boxes和类别概率的单个回归问题，只需一眼（you only look once，YOLO）即可检测目标类别和位置。

YOLO采用单个卷积神经网络来预测多个bounding boxes和类别概率，如图1-1所示。本方法相对于传统方法有如下有优点：

一，非常快。YOLO预测流程简单，速度很快。我们的基础版在Titan X GPU上可以达到45帧/s； 快速版可以达到150帧/s。因此，YOLO可以实现实时检测。

二，YOLO采用全图信息来进行预测。与滑动窗口方法和region proposal-based方法不同，YOLO在训练和预测过程中可以利用全图信息。Fast R-CNN检测方法会错误的将背景中的斑块检测为目标，原因在于Fast R-CNN在检测中无法看到全局图像。相对于Fast R-CNN，YOLO背景预测错误率低一半。

三，YOLO可以学习到目标的概括信息（generalizable representation），具有一定普适性。我们采用自然图片训练YOLO，然后采用艺术图像来预测。YOLO比其它目标检测方法（DPM和R-CNN）准确率高很多。

YOLO的准确率没有最好的检测系统准确率高。YOLO可以快速识别图像中的目标，但是准确定位目标（特别是小目标）有点困难。

图1-1 YOLO目标检测系统

 

2 统一检测（Unified Detection）

作者将目标检测的流程统一为单个神经网络。该神经网络采用整个图像信息来预测目标的bounding boxes的同时识别目标的类别，实现端到端实时目标检测任务。

如图2-1所示，YOLO首先将图像分为S×S的格子（grid cell）。如果一个目标的中心落入格子，该格子就负责检测该目标。每一个格子（grid cell）预测bounding boxes（B）和该boxes的置信值（confidence score）。置信值代表box包含一个目标的置信度。然后，我们定义置信值为Pr(Object)\ast IOU_{pred}^{truth} 。如果没有目标，置信值为零。另外，我们希望预测的置信值和ground truth的intersection over union (IOU)相同。

每一个bounding box包含5个值：x，y，w，h和confidence。（x，y）代表与格子相关的box的中心。（w，h）为与全图信息相关的box的宽和高。confidence代表预测boxes的IOU和gound truth。

每个格子（grid cell）预测条件概率值C（Pr(Class_{i} |Object)）。概率值C代表了格子包含一个目标的概率，每一格子只预测一类概率。在测试时，每个box通过类别概率和box置信度相乘来得到特定类别置信分数：Pr(Class_{i} |Object)\ast Pr(Object)\ast IOU_{pred}^{truth} =Pr(Class_{i} )\ast IOU_{pred}^{truth}

这个分数代表该类别出现在box中的概率和box和目标的合适度。在PASCAL VOC数据集上评价时，我们采用S=7,B=2，C=20（该数据集包含20个类别），最终预测结果为7×7×30的tensor。

图2-1 模型

 

2.1 网络结构

模型采用卷积神经网络结构。开始的卷积层提取图像特征，全连接层预测输出概率。模型结构类似于GoogleNet，如图3所示。作者还训练了YOLO的快速版本（fast YOLO）。Fast YOLO模型卷积层和filter更少。最终输出为7×7×30的tensor。

图2-2 网络结构

 

2.2 训练方法

作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。

预训练阶段，采用图2-2网络中的前20卷积层，外加average-pooling 层和全连接层。

模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为0.88（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。

然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and \lambda _{noobj}=0.5 。

训练阶段的总loss函数如下：

 

作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。

训练135轮，batch size为64，动量为0.9，学习速率延迟为0.0005. Learning schedule为：

第一轮，学习速率从0.001缓慢增加到0.01（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持0.01速率到75轮；

然后在后30轮中，下降到0.001；

最后30轮，学习速率为0.0001.

作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为0.5；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。


2.3 预测

对于PASCAL VOC数据集，模型需要对每张图片预测98个bounding box和对应的类别。对于大部分目标只包含一个box；其它有些面积大的目标包含了多个boxes，采用了Non-maximal suppression（非最大值抑制）来提高准确率。


2.4 Limitations

一，YOLO的每一个网格只预测两个boxes，一种类别。这导致模型对相邻目标预测准确率下降。因此，YOLO对成队列的目标（如 一群鸟）识别准确率较低。
二，YOLO是从数据中学习预测bounding boxes，因此，对新的或者不常见角度的目标无法识别。
三，YOLO的loss函数对small bounding boxes和large bounding boxes的error平等对待，影响了模型识别准确率。因为对于小的bounding boxes，small error影响更大。

 

其他请见原文。

 

Ref: https://www.youtube.com/watch?v=L0tzmv--CGY

然后采用非极大值抑制算法，找出最可能的bounding box。排除在外的设置为０。 

 

瓶颈，这里有提及：http://cs231n.stanford.edu/reports/2017/pdfs/135.pdf

We focused on reducing the apparent bottleneck in the last two layers of the tiny-yolo architecture, where the 3x3 filters with padding of 1 convolutions had 1024 filters, replacing those layers with fire modules. 

posted @ 2017-08-26 07:00  郝壹贰叁  阅读(603)  评论(0)  编辑  收藏  举报