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（也称为YOLO9000），这是一个在准确率和速度上都取得显著提升的版本。YOLO v2不仅保持了v1的高速特性，还通过一系列创新技术大幅提高了检测精度，使其能够处理更复杂的检测任务。本文将深入解析YOLO v2的核心改进和技术细节。

YOLO v2的主要改进

YOLO v2相对于v1进行了多方面的优化，主要包括：

1. 高分辨率分类器（High Resolution Classifier）

YOLO v1在224×224分辨率下预训练分类器，然后切换到448×448进行检测训练。而v2直接在448×448分辨率下进行10个epoch的分类器微调，使网络适应更高分辨率的输入。

2. 批量归一化（Batch Normalization）

v2在所有卷积层后添加了批量归一化层，这一改进：

• 提高了模型收敛速度
• 减少了过拟合
• 可以移除dropout而不会导致过拟合
• 带来了超过2%的mAP提升

3. 锚框机制（Anchor Boxes）

YOLO v2摒弃了v1中完全依赖网格预测边界框的方式，转而采用Faster R-CNN风格的锚框（anchor boxes）：

• 使用k-means聚类在训练集边界框上自动学习先验框尺寸
• 最终选择了5个最具代表性的先验框尺寸（相比Faster R-CNN的9个更高效）
• 每个网格单元预测5个边界框（v1只有2个）

4. 维度聚类（Dimension Clusters）

YOLO v2创新性地使用k-means聚类来确定最佳的先验框尺寸：

# 使用IOU作为距离度量进行k-means聚类
d(box, centroid) = 1 - IOU(box, centroid)

这种基于IOU的聚类方法比传统的欧氏距离更适合目标检测任务，最终在COCO数据集上选择了5个聚类中心作为先验框尺寸。

5. 直接位置预测（Direct Location Prediction）

YOLO v2改进了边界框中心坐标的预测方式：

• 预测相对于网格单元左上角的偏移量(tx, ty)
• 使用sigmoid函数将偏移量限制在0-1范围内
• 预测公式为：

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

  其中(cx,cy)是网格单元左上角坐标，(pw,ph)是先验框的宽高。
  

6. 细粒度特征（Fine-Grained Features）

YOLO v2添加了一个直通层（passthrough layer），将前面26×26×512的特征图与13×13×1024的特征图连接起来：

• 将高分辨率特征图（26×26）重组为低分辨率（13×13×4）
• 与原始低分辨率特征图连接（13×13×(1024+512*4)=13×13×3072）
• 这种特征融合方式有助于检测小物体

7. 多尺度训练（Multi-Scale Training）

YOLO v2移除了全连接层，使网络可以接受任意尺寸的输入：

• 每10个batch就随机选择一个新的输入尺寸
• 从{320, 352, …, 608}（32的倍数）中随机选择
• 使模型能够适应不同分辨率的检测任务
• 较小的尺寸（如288×288）可实现高达90FPS的速度
• 较大的尺寸（如544×544）可获得更高的mAP

YOLO v2网络架构

YOLO v2采用了名为Darknet-19的主干网络：

• 19个卷积层
• 5个最大池化层
• 借鉴了VGG16的思想，但计算量更少
• 使用全局平均池化代替全连接层进行分类
• 在检测任务中移除了最后的卷积层和全局平均池化，添加了三个3×3卷积层和一个1×1卷积层

YOLO v2性能提升

通过这些改进，YOLO v2在多个方面超越了v1：

• 准确率：在PASCAL VOC 2007上，mAP从63.4%提升到78.6%
• 速度：保持实时性（40-90FPS，取决于输入尺寸）
• 灵活性：可以处理不同分辨率的输入
• 类别数：YOLO9000版本可以检测超过9000个物体类别

YOLO v2的局限性

尽管YOLO v2取得了显著进步，但仍存在一些不足：

1. 对小物体的检测精度仍有提升空间
2. 密集物体检测时容易出现漏检
3. 边界框定位精度不如两阶段方法

应用实践

在实际使用YOLO v2时，有几个关键点需要注意：

1. 锚框尺寸选择：应根据自己的数据集重新运行k-means聚类
2. 输入尺寸选择：需要在速度和精度之间权衡
3. 数据增强：适当的数据增强可以显著提升模型性能

结语

YOLO v2通过一系列精心设计的改进，在保持YOLO系列高速特性的同时，显著提升了检测精度。其引入的锚框机制、维度聚类、多尺度训练等技术对后续的目标检测算法发展产生了深远影响。虽然现在已经有了更新的YOLO版本，但YOLO v2中的许多创新思想仍然值得学习和借鉴。