yolov论文发表在什么期刊上

YOLO是“You Only Look Once”的简称，它虽然不是最精确的算法，但在精确度和速度之间选择的折中，效果也是相当不错。YOLOv3借鉴了YOLOv1和YOLOv2，虽然没有太多的创新点，但在保持YOLO家族速度的优势的同时，提升了检测精度，尤其对于小物体的检测能力。YOLOv3算法使用一个单独神经网络作用在图像上，将图像划分多个区域并且预测边界框和每个区域的概率。      YOLOv3仅使用卷积层，使其成为一个全卷积网络（FCN）。文章中，作者提出一个新的特征提取网络，Darknet-53。正如其名，它包含53个卷积层，每个后面跟随着batch normalization层和leaky ReLU层。没有池化层，使用步幅为2的卷积层替代池化层进行特征图的降采样过程，这样可以有效阻止由于池化层导致的低层级特征的损失。Darknet-53网络如下图左边所示。      输入是 。输出是带有识别类的边界框列表，每个边界框由 六个参数表示。如果 表示80个类别，那么每个边界框由85个数字表示。      在YOLO中，预测过程使用一个 卷积，所以输入是一个特征图。由于使用 卷积，因此预测图正好是特征图大小（ 卷积只是用于改变通道数）。在YOLOv3中，此预测图是每个cell预测固定数量的边界框。      如上图所示，预测图的深度为75，假设预测图深度为 ， 表示每个cell可以预测的边界框数量。这些 个边界框可以指定检测到一个物体。每个边界框有 个特征，分别描述中心点坐标和宽高（四个）和物体分数（一个）以及 个类置信度（上图中 ）。YOLOv3每个cell预测三个边界框。      如果对象的中心（GT框中心）落在该cell感受野范围内，我们希望预测图的每个单元格都能通过其中一个边界框预测对象。其中只有一个边界框负责检测物体，首先我们需要确定此边界框属于哪个cell。      为了实现上面的想法，我们将原始图像分割为最后预测图维度大小的网格。如下图所示，输入图像维度为 ，步幅为32（最后的预测图降采样32倍），最后预测图维度为 ，所以我们将原始图像划分为 的网格。     直接预测框的宽高会导致训练时不稳定的梯度问题，因此，现在的很多目标检测方法使用log空间转换或者简单的偏移（offset）到称为锚框的预定义默认边界框。然后将这些变换应用到锚框以获得预测，YOLOv3具有三个锚框，可以预测每个单元格三个边界框。      锚框是边界框的先验，是使用k均值聚类在COCO数据集上计算的。我们将预测框的宽度和高度，以表示距聚类质心的偏移量。      以下公式描述了如何转换网络输出以获得边界框预测：这里 分别是我们预测的中心坐标、宽度和高度。 是网络的输出。 是网格从顶左部的坐标。 是锚框的维度（见下图）。      通过sigmoid函数进行中心坐标预测，强制将值限制在0和1之间。YOLO不是预测边界框中心的绝对坐标，它预测的是偏移量：相对于预测对象的网格单元的左上角；通过特征图cell归一化维度。      例如，考虑上面狗的图像。如果预测中心坐标是 ，意味着中心在 （因为红色框左上角坐标是 ）。但是如果预测的坐标大于1，例如 ，意味着中心在 ，现在中心在红色框右边，但是我们只能使用红色框对对象预测负责，所以我们添加一个sidmoid函数强制限制在0和1之间。      通过对输出应用对数空间转换，然后与锚框相乘，可以预测边界框的尺寸（如上面的计算公式）。     物体分数表示一个边界框包含一个物体的概率，对于红色框和其周围的框几乎都为1，但边角的框可能几乎都为0。物体分数也通过一个sigmoid函数，表示概率值。      类置信度表示检测到的物体属于一个具体类的概率值，以前的YOLO版本使用softmax将类分数转化为类概率。在YOLOv3中作者决定使用sigmoid函数取代，原因是softmax假设类之间都是互斥的，例如属于“Person”就不能表示属于“Woman”，然而很多情况是这个物体既是“Person”也是“Woman”。      为了识别更多的物体，尤其小物体，YOLOv3使用三个不同尺度进行预测（不仅仅只使用 ）。三个不同尺度步幅分别是32、16和8。这意味着，输入 图像，检测尺度分别为 、 和 （如下图或者更详细如图2所示）。      YOLOv3为每种下采样尺度设定3个先验框，总共聚类9个不同尺寸先验框。在COCO数据集上9个先验框分别是： 。下表是9个先验框分配情况：     我们的网络生成10647个锚框，而图像中只有一个狗，怎么将10647个框减少为1个呢？首先，我们通过物体分数过滤一些锚框，例如低于阈值（假设0.5）的锚框直接舍去；然后，使用NMS（非极大值抑制）解决多个锚框检测一个物体的问题（例如红色框的3个锚框检测一个框或者连续的cell检测相同的物体，产生冗余），NMS用于去除多个检测框。      具体使用以下步骤：抛弃分数低的框（意味着框对于检测一个类信心不大）；当多个框重合度高且都检测同一个物体时只选择一个框（NMS）。      为了更方便理解，我们选用上面的汽车图像。首先，我们使用阈值进行过滤一部分锚框。模型有 个数，每个盒子由85个数字描述。将 分割为下面的形状：box_confidence： 表示 个cell，每个cell5个框，每个框有物体的置信度概率；boxes： 表示每个cell5个框，每个框的表示；box_class_probs： 表示每个cell5个框，每个框80个类检测概率。      即使通过类分数阈值过滤一部分锚框，还剩下很多重合的框。第二个过程叫NMS，里面有个IoU，如下图所示。     下图给出更加详细的输入输出情况： 文章原文： 论文原文： YOLOv3深入理解： keras实现YOLOv3博客： What new in YOLOv3?：

论文原文：

YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：

如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：

每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：

其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。

每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）

举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：

在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:

等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。

得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。

1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。

2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。

3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。

4、损失函数公式见下图：

在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：

解决方法：

只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。

作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前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 。

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。

YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：

1、 YOLO检测物体非常快

因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。

2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives

不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。

3、 YOLO可以学到物体的泛化特征

当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。

尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：

1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。

2、YOLO容易产生物体的定位错误。

3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。