DL之YoloV2：Yolo V2算法的簡介(論文介紹)、架構(gòu)詳解、案例應(yīng)用等配圖集合之詳細(xì)攻略

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目錄

Yolo V2算法的簡介(論文介紹)

1、YOLOV2的特點(diǎn)、改進(jìn)、優(yōu)缺點(diǎn)

2、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3、不同算法性能(mAP)比較

Yolo V2算法的架構(gòu)詳解

Yolo V2算法的案例應(yīng)用

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Yolo V2算法的簡介(論文介紹)

摘要
? ? ? ??We introduce YOLO9000, a state-of-the-art, real-time object detection system that can detect over 9000 object categories. First we propose various improvements to the YOLO detection method, both novel and drawn from prior work. The improved model, YOLOv2, is state-of-the-art on standard detection tasks like PASCAL VOC and COCO. At 67 FPS, YOLOv2 gets 76.8 mAP on VOC 2007. At 40 FPS, YOLOv2 gets 78.6 mAP, outperforming state-of-the-art methods like Faster RCNN with ResNet and SSD while still running significantly faster. Finally we propose a method to jointly train on object detection and classification. Using this method we train YOLO9000 simultaneously on the COCO detection dataset and the ImageNet classification dataset. Our joint training allows YOLO9000 to predict detections for object classes that don't have labelled detection data. We validate our approach on the ImageNet detection task. YOLO9000 gets 19.7 mAP on the ImageNet detection validation set despite only having detection data for 44 of the 200 classes. On the 156 classes not in COCO, YOLO9000 gets 16.0 mAP. But YOLO can detect more than just 200 classes; it predicts detections for more than 9000 different object categories. And it still runs in real-time.
? ? ? ??我們介紹了YOLO9000，一個(gè)最先進(jìn)的實(shí)時(shí)對象檢測系統(tǒng)，可以檢測超過9000個(gè)對象類別。首先，我們提出了對YOLO檢測方法的各種改進(jìn)，既新穎又借鑒了前人的工作。改進(jìn)后的YOLOv2模型在PASCAL VOC和COCO等標(biāo)準(zhǔn)檢測任務(wù)上是最先進(jìn)的。在67 FPS情況下，YOLOv2在VOC 2007上獲得76.8 mAP。在40幀每秒的速度下，YOLOv2獲得了78.6張mAP，性能超過了最先進(jìn)的方法，比如使用ResNet和SSD的更快的RCNN，同時(shí)仍然運(yùn)行得非常快。最后提出了一種聯(lián)合訓(xùn)練目標(biāo)檢測與分類的方法。利用該方法，我們同時(shí)對YOLO9000進(jìn)行了COCO檢測數(shù)據(jù)集和ImageNet分類數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練。我們的聯(lián)合訓(xùn)練允許YOLO9000預(yù)測沒有標(biāo)記檢測數(shù)據(jù)的對象類的檢測。我們在ImageNet檢測任務(wù)上驗(yàn)證了我們的方法。YOLO9000在ImageNet檢測驗(yàn)證集上獲得19.7 mAP，盡管在200個(gè)類中只有44個(gè)類的檢測數(shù)據(jù)。在未使用COCO的156個(gè)類中，YOLO9000得到了16.0 mAP。但是YOLO可以檢測超過200個(gè)類;它預(yù)測了超過9000種不同對象類別的探測。它仍然是實(shí)時(shí)運(yùn)行的。
Conclusion ?
? ? ? ??We introduce YOLOv2 and YOLO9000, real-time detection ?systems. YOLOv2 is state-of-the-art and faster ?than other detection systems across a variety of detection ?datasets. Furthermore, it can be run at a variety of image ?sizes to provide a smooth tradeoff between speed and accuracy. ?
? ? ? ??我們介紹了YOLOv2和YOLO9000，實(shí)時(shí)檢測系統(tǒng)。YOLOv2是最先進(jìn)的，比其他檢測系統(tǒng)更快地通過各種檢測數(shù)據(jù)集。此外，它可以運(yùn)行在各種圖像大小，以提供速度和精度之間的平穩(wěn)權(quán)衡。
? ? ? ??YOLO9000 is a real-time framework for detection more ?than 9000 object categories by jointly optimizing detection ?and classification. We use WordTree to combine data from ?various sources and our joint optimization technique to train ?simultaneously on ImageNet and COCO. YOLO9000 is a ?strong step towards closing the dataset size gap between detection ?and classification. ?
? ? ? ??YOLO9000是通過聯(lián)合優(yōu)化檢測和分類，實(shí)現(xiàn)對9000多個(gè)目標(biāo)類別進(jìn)行檢測的實(shí)時(shí)框架。我們使用WordTree來組合來自不同來源的數(shù)據(jù)，并使用我們的聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)在ImageNet和COCO上同時(shí)進(jìn)行訓(xùn)練。YOLO9000是縮小檢測和分類之間數(shù)據(jù)集大小差距的有力一步。
? ? ? ??Many of our techniques generalize outside of object detection. ?Our WordTree representation of ImageNet offers a ?richer, more detailed output space for image classification. ?Dataset combination using hierarchical classification would ?be useful in the classification and segmentation domains. ?Training techniques like multi-scale training could provide ?benefit across a variety of visual tasks. ?
? ? ? ??我們的許多技術(shù)可以推廣到對象檢測之外。ImageNet的WordTree表示為圖像分類提供了更豐富、更詳細(xì)的輸出空間。在分類和分割領(lǐng)域，采用層次分類的數(shù)據(jù)集組合方法是非常有用的。像多尺度訓(xùn)練這樣的訓(xùn)練技術(shù)可以為各種視覺任務(wù)提供好處。
? ? ? ??For future work we hope to use similar techniques for ?weakly supervised image segmentation. We also plan to ?improve our detection results using more powerful matching ?strategies for assigning weak labels to classification data ?during training. Computer vision is blessed with an enormous ?amount of labelled data. We will continue looking ?for ways to bring different sources and structures of data together to make stronger models of the visual world.
? ? ? ??在未來的工作中，我們希望使用類似的技術(shù)來進(jìn)行弱監(jiān)督圖像分割。我們還計(jì)劃在訓(xùn)練中使用更強(qiáng)大的匹配策略來為分類數(shù)據(jù)分配弱標(biāo)簽，從而提高檢測結(jié)果。計(jì)算機(jī)視覺擁有大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)。我們將繼續(xù)尋找將不同的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)結(jié)合在一起的方法，從而構(gòu)建更強(qiáng)大的可視化世界模型。

論文
Joseph Redmon , Ali Farhadi.
YOLO9000: Better, Faster, Stronger. CVPR 2017 (Best Paper Honorable Mention)
https://arxiv.org/abs/1612.08242

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1、YOLOV2的特點(diǎn)、改進(jìn)、優(yōu)缺點(diǎn)

1、YOLOV2的特點(diǎn)

• YOLOv2是YOLO的第二個(gè)版本，其目標(biāo)是在提高速度的同時(shí)顯著提高準(zhǔn)確度。
• 與基于proposal的檢測器相比，YOLOv1定位誤差更高，并且召回率（測量所有目標(biāo)的定位有多好）更低。
• SSD是YOLOv1的強(qiáng)大競爭對手，它在某一方面表現(xiàn)出更高的實(shí)時(shí)處理精度。

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2、YOLOV2的改進(jìn)處

• YOLO v2: 使用一系列的方法對YOLO v1進(jìn)行了改進(jìn)，在保持原有速度的同時(shí)提升準(zhǔn)確度。
• YOLO9000: 提出了一種目標(biāo)分類與檢測的聯(lián)合訓(xùn)練方法，通過WordTree來混合檢測數(shù)據(jù)集與識別數(shù)據(jù)集之中的數(shù)據(jù)，同時(shí)在COCO和ImageNet數(shù)據(jù)集中進(jìn)行訓(xùn)練得到Y(jié)OLO9000，實(shí)現(xiàn)9000多種目標(biāo)的實(shí)時(shí)檢測。

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2、實(shí)驗(yàn)結(jié)果

1、VOC2007數(shù)據(jù)集

? ? ? Here is the accuracy improvements after applying the techniques discussed so far:
? ? ??注：anchor機(jī)制只是試驗(yàn)性在YOLOv2上嘗試，一旦有了dimension priors就把a(bǔ)nchor拋棄了。最后達(dá)到78.6mAP的模型上也沒用anchor boxes。

? ? ? Accuracy comparison for different detectors:

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3、不同算法性能(mAP)比較

1、Accuracy comparison for different detectors

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Yolo V2算法的架構(gòu)詳解

后期更新……

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Yolo V2算法的案例應(yīng)用

后期更新……

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的DL之YoloV2：Yolo V2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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