引言

在YOLO v1取得巨大成功之后，Joseph Redmon等人在2016年提出了YOLO v2（也稱為YOLO9000），這是一個在準確率和速度上都取得顯著提升的版本。YOLO v2不僅保持了v1的高速特性，還通過一系列創新技術大幅提高了檢測精度，使其能夠處理更復雜的檢測任務。本文將深入解析YOLO v2的核心改進和技術細節。

YOLO v2的主要改進

YOLO v2相對于v1進行了多方面的優化，主要包括：

1. 高分辨率分類器（High Resolution Classifier）

YOLO v1在224×224分辨率下預訓練分類器，然后切換到448×448進行檢測訓練。而v2直接在448×448分辨率下進行10個epoch的分類器微調，使網絡適應更高分辨率的輸入。

2. 批量歸一化（Batch Normalization）

v2在所有卷積層后添加了批量歸一化層，這一改進：

• 提高了模型收斂速度
• 減少了過擬合
• 可以移除dropout而不會導致過擬合
• 帶來了超過2%的mAP提升

3. 錨框機制（Anchor Boxes）

YOLO v2摒棄了v1中完全依賴網格預測邊界框的方式，轉而采用Faster R-CNN風格的錨框（anchor boxes）：

• 使用k-means聚類在訓練集邊界框上自動學習先驗框尺寸
• 最終選擇了5個最具代表性的先驗框尺寸（相比Faster R-CNN的9個更高效）
• 每個網格單元預測5個邊界框（v1只有2個）

4. 維度聚類（Dimension Clusters）

YOLO v2創新性地使用k-means聚類來確定最佳的先驗框尺寸：

# 使用IOU作為距離度量進行k-means聚類
d(box, centroid) = 1 - IOU(box, centroid)

這種基于IOU的聚類方法比傳統的歐氏距離更適合目標檢測任務，最終在COCO數據集上選擇了5個聚類中心作為先驗框尺寸。

5. 直接位置預測（Direct Location Prediction）

YOLO v2改進了邊界框中心坐標的預測方式：

• 預測相對于網格單元左上角的偏移量(tx, ty)
• 使用sigmoid函數將偏移量限制在0-1范圍內
• 預測公式為：

  bx = σ(tx) + cx
  by = σ(ty) + cy
  bw = pw * e^(tw)
  bh = ph * e^(th)
  

  其中(cx,cy)是網格單元左上角坐標，(pw,ph)是先驗框的寬高。
  

6. 細粒度特征（Fine-Grained Features）

YOLO v2添加了一個直通層（passthrough layer），將前面26×26×512的特征圖與13×13×1024的特征圖連接起來：

• 將高分辨率特征圖（26×26）重組為低分辨率（13×13×4）
• 與原始低分辨率特征圖連接（13×13×(1024+512*4)=13×13×3072）
• 這種特征融合方式有助于檢測小物體

7. 多尺度訓練（Multi-Scale Training）

YOLO v2移除了全連接層，使網絡可以接受任意尺寸的輸入：

• 每10個batch就隨機選擇一個新的輸入尺寸
• 從{320, 352, …, 608}（32的倍數）中隨機選擇
• 使模型能夠適應不同分辨率的檢測任務
• 較小的尺寸（如288×288）可實現高達90FPS的速度
• 較大的尺寸（如544×544）可獲得更高的mAP

YOLO v2網絡架構

YOLO v2采用了名為Darknet-19的主干網絡：

• 19個卷積層
• 5個最大池化層
• 借鑒了VGG16的思想，但計算量更少
• 使用全局平均池化代替全連接層進行分類
• 在檢測任務中移除了最后的卷積層和全局平均池化，添加了三個3×3卷積層和一個1×1卷積層

YOLO v2性能提升

通過這些改進，YOLO v2在多個方面超越了v1：

• 準確率：在PASCAL VOC 2007上，mAP從63.4%提升到78.6%
• 速度：保持實時性（40-90FPS，取決于輸入尺寸）
• 靈活性：可以處理不同分辨率的輸入
• 類別數：YOLO9000版本可以檢測超過9000個物體類別

YOLO v2的局限性

盡管YOLO v2取得了顯著進步，但仍存在一些不足：

1. 對小物體的檢測精度仍有提升空間
2. 密集物體檢測時容易出現漏檢
3. 邊界框定位精度不如兩階段方法

應用實踐

在實際使用YOLO v2時，有幾個關鍵點需要注意：

1. 錨框尺寸選擇：應根據自己的數據集重新運行k-means聚類
2. 輸入尺寸選擇：需要在速度和精度之間權衡
3. 數據增強：適當的數據增強可以顯著提升模型性能

結語

YOLO v2通過一系列精心設計的改進，在保持YOLO系列高速特性的同時，顯著提升了檢測精度。其引入的錨框機制、維度聚類、多尺度訓練等技術對后續的目標檢測算法發展產生了深遠影響。雖然現在已經有了更新的YOLO版本，但YOLO v2中的許多創新思想仍然值得學習和借鑒。