YOLO：
1. YOLO的网络结构
YOLO v1 network (没看懂论文上的下图，看下面这个表一目了然了)
24层的卷积层，开始用前面20层来training， 图片是224x224的，然后用448x448 再train 后面4层，最后得到的model 是24层的model.
最后输出7x7个grid cell， 30 表示 2个bounding box (每个5个数字) 加上 20 classes
┌────────────┬────────────────────────┬───────────────────┐ │ Name │ Filters │ Output Dimension │ ├────────────┼────────────────────────┼───────────────────┤ │ Conv 1 │ 7 x 7 x 64, stride=2 │ 224 x 224 x 64 │ │ Max Pool 1 │ 2 x 2, stride=2 │ 112 x 112 x 64 │ │ Conv 2 │ 3 x 3 x 192 │ 112 x 112 x 192 │ │ Max Pool 2 │ 2 x 2, stride=2 │ 56 x 56 x 192 │ │ Conv 3 │ 1 x 1 x 128 │ 56 x 56 x 128 │ │ Conv 4 │ 3 x 3 x 256 │ 56 x 56 x 256 │ │ Conv 5 │ 1 x 1 x 256 │ 56 x 56 x 256 │ │ Conv 6 │ 1 x 1 x 512 │ 56 x 56 x 512 │ │ Max Pool 3 │ 2 x 2, stride=2 │ 28 x 28 x 512 │ │ Conv 7 │ 1 x 1 x 256 │ 28 x 28 x 256 │ │ Conv 8 │ 3 x 3 x 512 │ 28 x 28 x 512 │ │ Conv 9 │ 1 x 1 x 256 │ 28 x 28 x 256 │ │ Conv 10 │ 3 x 3 x 512 │ 28 x 28 x 512 │ │ Conv 11 │ 1 x 1 x 256 │ 28 x 28 x 256 │ │ Conv 12 │ 3 x 3 x 512 │ 28 x 28 x 512 │ │ Conv 13 │ 1 x 1 x 256 │ 28 x 28 x 256 │ │ Conv 14 │ 3 x 3 x 512 │ 28 x 28 x 512 │ │ Conv 15 │ 1 x 1 x 512 │ 28 x 28 x 512 │ │ Conv 16 │ 3 x 3 x 1024 │ 28 x 28 x 1024 │ │ Max Pool 4 │ 2 x 2, stride=2 │ 14 x 14 x 1024 │ │ Conv 17 │ 1 x 1 x 512 │ 14 x 14 x 512 │ │ Conv 18 │ 3 x 3 x 1024 │ 14 x 14 x 1024 │ │ Conv 19 │ 1 x 1 x 512 │ 14 x 14 x 512 │ │ Conv 20 │ 3 x 3 x 1024 │ 14 x 14 x 1024 │ │ Conv 21 │ 3 x 3 x 1024 │ 14 x 14 x 1024 │ │ Conv 22 │ 3 x 3 x 1024, stride=2 │ 7 x 7 x 1024 │ │ Conv 23 │ 3 x 3 x 1024 │ 7 x 7 x 1024 │ │ Conv 24 │ 3 x 3 x 1024 │ 7 x 7 x 1024 │ │ FC 1 │ - │ 4096 │ │ FC 2 │ - │ 7 x 7 x 30 (1470) │ └────────────┴────────────────────────┴───────────────────┘ 上图中，至于为什么448x448通过conv成了224x224, 可以参考这里 ，因为一般会做zero-padding, padding = (f-1)/2 Yolo v2 的网络结构如下：采用 Darknet-19 backbone, 输出 13x13x (5x25). 引入了 anchor box. 由于v2 去掉了fully connected layer, 这样可以对各种size 的输入进行traning, 这个技术叫 multi-scale traning, input size 的大小为 {320, 352, ..., 608} 
Darknet-19 分类模型：
Darknet-19 对象检测模型：
看一下passthrough层。图中第25层route 16，意思是来自16层的output，即26*26*512，这是passthrough层的来源（细粒度特征）。第26层1*1卷积降低通道数，从512降低到64（这一点论文在讨论passthrough的时候没有提到），输出26*26*64。第27层进行拆分（passthrough层）操作，1拆4分成13*13*256。第28层叠加27层和24层的输出，得到13*13*1280。后面再经过3*3卷积和1*1卷积，最后输出13*13*125。 V3 检测网络结构：106层
2. v1 两个bounding box 怎么标注？
这里采用2个bounding box，有点不完全算监督算法，而是像进化算法。如果是监督算法，我们需要 事先根据样本就能给出一个正确的bounding box作为回归的目标。但YOLO的2个bounding box事先并不知道会在什么位置，只有经过前向计算，网络会输出2个bounding box，这两个bounding box与样本中对象实际的bounding box计算IOU。这时才能确定，IOU值大的那个bounding box，作为负责预测该对象的bounding box。 训练开始阶段，网络预测的bounding box可能都是乱来的，但总是选择IOU相对好一些的那个，随着训练的进行，每个bounding box会逐渐擅长对某些情况的预测（可能是对象大小、宽高比、不同类型的对象等）。所以，这是一种进化或者非监督学习的思想。
训练样本的bounding box位置应该填写对象实际的bounding box，但一个对象对应了2个bounding box，该填哪一个呢？上面讨论过，需要根据网络输出的bounding box与对象实际bounding box的IOU来选择，所以要在训练过程中动态决定到底填哪一个bounding box。
3. v2 的训练过程 YOLO2的训练主要包括三个阶段。第一阶段就是先在ImageNet分类数据集上预训练Darknet-19，此时模型输入为 224*224 ，共训练160个epochs。然后第二阶段将网络的输入调整为 448*448 ，继续在ImageNet数据集上finetune分类模型，训练10个epochs，此时分类模型的top-1准确度为76.5%，而top-5准确度为93.3%。第三个阶段就是修改Darknet-19分类模型为检测模型，移除最后一个卷积层、global avgpooling层以及softmax层，并且新增了三个 3*3*1024卷积层，同时增加了一个passthrough层，最后使用 1*1 卷积层输出预测结果，输出的channels数为：num_anchors*(5+num_classes) ，和训练采用的数据集有关系。由于anchors数为5，对于VOC数据集（20种分类对象）输出的channels数就是125，最终的预测矩阵T的shape为 (batch_size, 13, 13, 125)，可以先将其reshape为 (batch_size, 13, 13, 5, 25) ，其中 T[:, :, :, :, 0:4] 为边界框的位置和大小 
，T[:, :, :, :, 4] 为边界框的置信度，而 T[:, :, :, :, 5:] 为类别预测值。
YOLO9000依然采用YOLO2的网络结构，不过5个先验框减少到3个先验框，以减少计算量。YOLO2的输出是13*13*5*(4+1+20)，现在YOLO9000的输出是13*13*3*(4+1+9418)。假设输入是416*416*3。 4. 为什么v2 比v1 运行更快，效果更好
faster: 采用了浮点运算更快的darknet-19结构, v1 的运算操作是8.52 billion operations， v2 是only requires 5.58 billion.
better: 采用了 BatchNorm的同时去掉了dropout 层， 采用 了high resolution classifier, K-means自动选取anchor box, multi-scale 训练使得能检测多种不同大小的对象
stronger: 采用了 wordTree的概念来预测超过9000中的对象 （9418）
Ref：
- (v1里面有两个bounding box, 那标注时候到底填哪一个呢？这个文章解释了这个)
- , 这个对yolo v1 的网络结构解释的不错
- https://blog.csdn.net/qq_34784753/article/details/78797213，https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786?utm_source=qq&utm_medium=social， 这个对yolo v1 的cost函数解释的不错