Yolo系列

Yolo系列算是目标检测领域的常青树了，从v1到最近的v9，一直都在不断迭代，不断改进，但是细看其各代网络的发展，其实还是有很多一脉相承之处以及算法设计偏好的，总结主要为以下几个方面：

• 网络结构
• 预处理 & 后处理
• 损失函数
• anchor算法：如何将目标检测做成端到端一阶段算法的关键

Yolov1

网络结构

第一代yolo，DarkNet作为backbone，没有neck和backbone部分。

划分grid & anchor

yolov1提出了划分网格来实现目标检测的方案，将一张图片划分为$S\times S$个网格，每个网格负责预测中心点在该网格内的目标。

anchor就类似于之前目标检测算法中的待检测框，之前的目标检测算法是使用region proposal来提取待检测框，yolo系列则是使用提取预设好的anchor。yolov1每个grid有5个anchor，在yolov1中称为boundingbox，yolov1中是直接预测bbox的长宽，并没有预设anchor的尺寸。

也有说每个grid预测两个boundingbox的，模型版本不同，参数也可能有变化，这不是重点，重点是这种思想。

正负样本处理 & 损失函数

对于每个grid来说，如果有ground truth的，与GT的IOU最大的框为正样本，其余为负样本，至于正负样本数量不平衡问题，令损失函数中正负样本的损失添加不同的系数。
yolov1把目标检测当作回归问题，所以其损失函数为：

预处理 & 后处理

Yolov1没有预处理，如果说resize也算预处理的话，那就有预处理。
Yolov1的后处理就是将输出的结果进行NMS非极大值抑制，剔除重复的框。

Yolov2

yolov2的主要贡献：

• 在模型中添加了BN层【关于BN层可以看之前的blog：BN层详解】
• 引入了Anchor机制，使用聚类算法来预设Anchor的尺寸，v1中直接预测bbox的宽高，v2中挑一个IOU最大的anchor作为bbox，预测bbox左上角角点的偏差，同时对anchor的宽高进行微调。

正负样本处理 & 损失函数

IOU小于阈值的，统统作为负样本，只考虑置信度误差，IOU最大的，同时考虑置信度误差，类别误差，以及定位误差。和v1一样，同样采用在正负样本前加上参数的方式来平衡正负样本误差。

Yolov3

又是比较经典的一代，主要贡献：
-网络结构基本定型，形成backbone+neck+head的结构，采用darknet-53作为backbone，同时生成三种特征图用于提取不同尺度上的特征。

正负样本 & 损失函数

不再使以grid来负责物体的预测，但是还用grid来分配anchor，只不过计算IOU的时候GT会对所有的anchor都计算IOU，找到一个IOU最大的作为正样本，对于IOU小于阈值的作为负样本，其余的都忽略不算loss。loss的计算依旧是使用正负样本分别添加系数，负样本只计算置信度，正样本计算置信度，类别误差和坐标误差。不过由于三个特征图，所以loss是三个特征图的loss之和。

Yolov5

最经典，最常用的一代，网络结构讲解可以看之前的blog：yolov5
主要贡献：

• 采用bottleneck结构，有效降低计算量
• 采用CSP结构，降低计算量和内存瓶颈，增加梯度路径
• 采用SPP结构，图像金字塔池化，实现全局特征和局部特征的融合
• 采用了FPN结构，图像金字塔，小目标精度更好
• 采用PANet结构【6.0版本后加的】，可以做图像分割。

正负样本处理 & 损失函数

yolov5的正负样本处理相较于v3做了很大改进，提高了正样本的数量。
yolov5中的正样本选择不再使用最大IOU规则，而是先根据shape将GT分到不同的特征层，根据GT的宽高比，将该GT分配到一个特征层，该层内GT中心点所在的grid以及附近的两个grid都负责预测该GT，这三个grid的anchor都作为正样本，其余作为负样本。
xywh的损失采用了CIOU损失，IOU的发展路程可以看：IOU那点事儿
类别和置信度的损失采用了BCEloss，也就是交叉熵损失

所谓经典，其实也不是说他们的效果比别的模型有多出众，而是他们开箱即用，不断更新，更能吸引更多人来使用并不断迭代，这才是为什么yolov3和yolov5一直这么火，这两个是一家公司ultralytics做的，他们实现的yolov5被称为u版，目前已经迭代到了7.0版本。
模型的改进可以分为两点，第一点是对模型本身的改进，也就是结构的改进，第二点是对于整个工程来说，trick的使用和改进，也就是超参的选择方式等，yolov5的模型改进不多，trick改进很多。