引言
你有沒有想過，當你用手機拍一張照片，里面的人、車、狗是怎么被自動識別出來的？這背后靠的就是目標檢測技術。目標檢測是計算機視覺中的一個重要領域，它不僅要回答“圖片里有什么”，還要告訴你“這些東西在哪里”。今天，我們要聊的是目標檢測領域的兩個經典模型：YOLOv1 和 YOLOv2。它們的名字聽起來很酷——“You Only Look Once”（你只看一次），不僅名字帥，性能也很強。這篇博客將帶你走進 YOLO 的世界，聊聊它們的原理、區別，以及那些聽起來高大上的概念，比如 mAP、FPS、IoU 等。我們會盡量用大白話解釋，并在后面深入講解數學公式和代碼實現，讓你輕松看懂！
第一部分：YOLOv1——目標檢測的“快男”
YOLOv1 的誕生
YOLOv1 是 2015 年由 Joseph Redmon 等人提出的，它最大的特點就是“快”。在它之前，很多目標檢測模型（比如 R-CNN 系列）需要先找“可能有東西”的區域（region proposal），再去分類，這樣速度很慢。而 YOLOv1 說：“我不要兩步走，我要一步到位！”它把目標檢測看成一個回歸問題，直接從整張圖片預測出物體的位置和類別。
YOLOv1 的原理
想象你在玩一個游戲，面前有一張網格地圖，地圖被分成 7×7 的小格子。你的任務是：每個格子告訴我，里面有沒有東西（比如人、車、貓），如果有，它是什么，在格子里的具體位置是哪兒。YOLOv1 就是這么干的。它把圖片分成 S×S 的網格（默認是 7×7），每個格子負責預測：
- 有沒有物體（用一個概率值表示，叫做“置信度”）。
- 物體的邊界框（bounding box，用 4 個數字表示：中心點 x、y 坐標，寬度 w，高度 h）。
- 物體是什么類別（比如 20 個類別，就預測 20 個概率值）。
每個格子可以預測 B 個邊界框（YOLOv1 里 B=2），所以一張圖片總共預測 S×S×B 個邊界框。最終，模型會輸出一個巨大的張量（tensor），比如 7×7×30（后面會解釋為什么是 30）。
網絡架構
YOLOv1 的網絡靈感來自 GoogleNet，用了 24 個卷積層（卷積層就像是圖片的“特征提取器”）和 2 個全連接層（全連接層負責把特征整合起來做預測）。輸入一張 448×448 的圖片，經過層層卷積，最后輸出 7×7×30 的張量。為什么是 30 呢？因為每個格子預測 2 個邊界框（每個框有 5 個數：x, y, w, h + 置信度），加上 20 個類別的概率，所以是 2×5 + 20 = 30。
損失函數詳解
損失函數是模型的“老師”，告訴它預測得好不好。YOLOv1 的損失函數有三部分，我們來詳細拆解一下：
別被公式嚇到，我們拆解開來看。
通俗解釋
簡單說，YOLOv1 的損失函數就像一個評分表：框的位置準不準（定位），有沒有物體猜得對不對（置信度），類別分得清不清楚（分類）。通過調整權重（𝜆coordλcoord? 和 𝜆noobjλnoobj?），讓模型更關注框的位置，而不是過多懲罰沒物體的格子。
優點與缺點
- 優點：快！因為只看一次圖片，FPS（每秒幀數）能達到 45，比 R-CNN 快得多。
- 缺點：準度不夠高。因為每個格子只能預測 2 個框，小物體或密集物體容易漏掉，mAP（平均精度均值）只有 63.4% 左右。
第二部分：YOLOv2——更快更準的升級版
YOLOv2 的誕生
YOLOv1 雖然快，但精度不高，漏檢多。于是 2016 年，團隊推出了 YOLOv2（也叫 YOLO9000），目標是“更快、更準、能識別更多東西”。YOLOv2 不僅改進了架構，還能識別 9000 種物體，簡直是“全能選手”。
YOLOv2 的原理
YOLOv2 保留了“只看一次”的核心思想，但做了很多改進。比如，它不再固定用 7×7 網格，而是引入了錨框（anchor boxes）。錨框是什么？想象你在超市買東西，每個貨架上有不同形狀的盒子，YOLOv2 會先猜一些“標準盒子”（錨框），然后根據這些盒子微調出真實的邊界框。這樣，每個格子可以預測更多框（默認 5 個），小物體和密集物體檢測效果更好。
網絡架構
YOLOv2 拋棄了 GoogleNet，設計了一個新網絡叫 Darknet-19。它有 19 個卷積層和 5 個池化層，輸入圖片大小變成了 416×416（不是 448×448 了），輸出是 13×13 的網格。為什么是 13×13？因為 416 除以 32（卷積過程中的步幅）剛好是 13。每個格子預測 5 個錨框，輸出張量變成了 13×13×(5×(5+類別數))。
損失函數詳解
YOLOv2 的損失函數和 YOLOv1 類似，但優化了細節：
解釋一下：
通俗解釋
YOLOv2 的損失函數更聰明了。它不再直接預測框的位置，而是預測相對于錨框的偏移量，這樣模型更容易學到規律。置信度也更依賴 IoU，讓“框得好不好”更科學。
新特性
- Batch Normalization：加在卷積層后，加速訓練，提升精度。
- 高分辨率訓練：先用低分辨率訓練，再切換到高分辨率。
- 多尺度訓練：隨機調整輸入大小（比如 320×320 到 608×608）。
優點與缺點
- 優點：精度提升到 mAP 78.6%，FPS 還能保持 67，實時性超強。
- 缺點：對極小物體仍不夠敏感，復雜場景下仍有改進空間。
第三部分：YOLOv1 vs YOLOv2——全方位對比
網絡架構
- YOLOv1：24 個卷積層 + 2 個全連接層，輸入 448×448，輸出 7×7 網格。
- YOLOv2：Darknet-19（19 個卷積層），輸入 416×416，輸出 13×13 網格，去掉全連接層。
損失函數
- YOLOv1：直接預測坐標，權重不平衡。
- YOLOv2：預測錨框偏移量，用 IoU 優化置信度。
檢測能力
- YOLOv1：2 個框/格子，適合大物體。
- YOLOv2：5 個錨框/格子，小物體檢測更好。
性能指標
- FPS：YOLOv1 約 45，YOLOv2 高達 67。
- mAP：YOLOv1 為 63.4%，YOLOv2 提升到 78.6%。
第四部分：概念掃盲——mAP、FPS、IoU 等
mAP（平均精度均值）
mAP 是“總成績”，先算每個類別的 AP（精度-召回率曲線下面積），再平均。越高越好。
FPS（每秒幀數）
FPS 是速度指標，越高越適合實時應用。
精準率（Precision）和召回率（Recall）
- 精準率：預測對的占預測總數的比例。
- 召回率：找到的占真實總數的比例。
IoU（交并比）
IoU = 重疊面積 / 總面積，衡量框的準度。
YOLOv1 和 YOLOv2 是目標檢測的里程碑。YOLOv1 用“快”打開新思路，YOLOv2 在速度和精度上找到平衡。
第五部分：代碼示例
from ultralytics import YOLO# 加載預訓練的YOLO模型
model = YOLO('yolov8n.pt') # 使用YOLOv8 nano模型，適合輕量級應用# 進行目標檢測
results = model('image.jpg') # 輸入圖像文件路徑# 處理檢測結果
for result in results:boxes = result.boxes # 獲取檢測框for box in boxes:x, y, w, h = box.xywh[0] # 獲取坐標和寬高conf = box.conf.item() # 獲取置信度cls = box.cls.item() # 獲取類別print(f"檢測到目標：類別={cls}, 置信度={conf:.2f}, 坐標=({x:.1f}, {y:.1f}), 寬高=({w:.1f}, {h:.1f})")# 可視化結果（保存或顯示）
results[0].save() # 保存帶檢測框的圖像
以上是一個簡單的Python代碼示例，直接調用YOLO庫進行目標檢測，強調應用場景（如監控或自動駕駛）。
