2.2 分类器输入更高分辨率

所有领先的检测方法都使用ImageNet上预训练好的分类器。从AlexNet起，大多分类器的输入图像分辨率都小于$256\times 256$。
- 原YOLO：$224\times224$大小的图像上训练分类器，检测时分辨率提高至448。网络须同时切换至学习物体检测，并调整至新的输入分辨率。
- YOLOv2：ImageNet上按$448\times 448$分辨率，微调分类网络$10$个周期（epochs）；检测数据上微调网络。高分辨率的分类网络使mAP提高$4$%。

2.3 用锚箱（Anchor Boxes）的卷积

YOLO用卷积特征提取器顶部的全连接层来直接预测边界框的坐标。
Faster R-CNN用精心挑选的先验来预测边界框。Faster R-CNN中的区域建议网络（RPN）仅用卷积层直接预测锚箱的偏移和置信度。因预测层为卷积层，RPN预测特征图中每个位置上锚箱的偏移。
预测偏移而非坐标，简化了问题，且使网络更易学。

删除YOLO的全连接层，用锚箱预测边界框：删除一池化层使网络卷积层的输出有更高的分辨率。将网络输入图像的分辨率从$448\times448$缩小至$416\times416$，此时特征图有奇数个位置，出现了一中心单元。
输入图像分辨率为$416\times416$，YOLO卷积层按$32$倍数下采样图像，输出特征图大小为$13\times13$。

锚箱的使用从空间位置中解耦出类别预测，并预测每个锚箱的类别和物体（objectness）：
- 物体预测：同YOLO，仍为预测建议框与真实框的IOU；
- 类别预测：给定已存在物体，预测该类的条件概率。

使用锚箱，准确度略降。YOLO对每幅图仅预测98个建议框，而用锚箱模型可预测上千个建议框。无锚箱时的中间模型得$69.5$mAP和$81$%召回率；有锚箱时的模型得$69.2$mAP和$88$%召回率。mAP略减，但召回率的提高说明模型仍可能改进。

2.4 维度聚类

YOLO中用锚箱会碰到两个问题。第1个问题：锚箱的维度为手动挑选，网络可学习合适地调整锚箱，但为网络挑选更好的先验能更容易学到更好的检测器。

训练集边界框上用K-means聚类来自动找好的先验：用标准K-means（欧几里德距离）时，更大的边界框会产生更大的误差。而获得好的IOU分数的先验应与建议框的大小无关。因此，使用如下距离测量：

比较表1中聚类策略的最近先验与手动挑选的锚箱的平均IOU。$5$个先验中心（$61$%）与$9$个锚箱（$60.9$%）的效果接近。$9$个先验中心的平均IOU高得多（$67.2$%）。
K-means生成的边界框有更好的表示，任务更易学。

2.5 直接预测位置

YOLO中用锚箱时遇到的第2个问题：模型不稳定，尤其是早期迭代时。大多不稳定来自预测锚箱的位置$(x,y)$。区域建议网络预测值$t_x$和$t_y$，中心坐标$(x,y)$计算如下：

对输出特征图中的每个单元，网络预测$5$个边界框。网络预测每个边界框的$5$个坐标$t_x,t_y,t_w,t_h$和$t_o$。若单元从图像的左上角偏移$(c_x,c_y)$，且边界框有先验$p_w,p_h$，则预测为：

约束位置预测更易学参数化，使网络更稳定。带直接预测边界框的中心位置聚类相比带锚箱的中心位置聚类提高近$5$%。

2.6 细粒度特征

更改后的YOLO在$13\times13$的特征图上检测。大物体上检测充分，但小物体可能需要更为细粒度的特征。Faster R-CNN和SSD在不同大小的特征图上运行RPN，从而获得不同的分辨率。这里仅用穿越层（pass-through layer）取出分辨率为$26*26$的上一层。

类似残差网络的恒等映射，穿越层堆叠相邻特征至不同的通道（而非空间位置）来关联高分辨率特征和低分辨率特征。此时关联原有的特征，$26\times26\times512$个特征图变为$13\times13\times2048$个特征图。扩展的特征图上运行的检测器有更精细的特征，性能提高$1$%。

2.7 多尺度训练

原YOLO的输入分辨率为$448\times448$。引入锚箱后，分辨率改为$416\times416$。希望YOLOv2鲁棒运行在不同大小的图像上。

每隔几次迭代改变网络结构：每$10$个图像块，网络会选择新的图像大小。因网络下采样因子为$32$：$\{320,352,...608\}$。因此，可选的最小分辨率为$320\times320$，且最大分辨率为$608\times608$。缩放网络至相应维度，继续训练。

缩放网络至不同的维度：对图像输入分辨率最大时的网络，每个卷积层输出的特征图维度固定。所以，对不同分辨率的图像，应是优先保留顶层的权重，底层的卷积层用相同分辨率的输入图像替换来完成训练，同时屏蔽高于输入图像分辨率的卷积层。

输入$288\times288$大小的图像时，YOLOv2的mAP接近Fast R-CNN的mAP时，运行速度超过$90$FPS；输入高分辨率的图像时，YOLOv2实时运行，且在VOC 2007上的mAP为$78.6$。YOLOv2与VOC 2007上其他框架的比较见表$3$和图$4$。

2.8 更多实验

VOC 2007+2012上，YOLOv2运行快过其它方法，mAP为$73.4$，见表$4$；COCO上，YOLOv2的mAP为$44.0$，与SSD和Faster R-CNN差不多，见表$5$。

3. 更快

大多检测框架基于VGG-16来提取特征。VGG-16网络分类强大准确，但却不必要的复杂。VGG-16的卷积层在单幅$224\times224$大小图像上$1$次传递的浮点操作$306.9$亿次。
YOLO框架基于Googlenet结构，快过VGG-16，$1$次传递仅用$85.2$亿次操作。但准确率略低于VGG-16。对$224\times224$大小图像上的top-$5$准确率，用Googlenet结构的YOLO为$88$%，VGG-16为$90.0$%。

3.1 Darknet-19

类似VGG模型，大多用$3\times3$的滤波器且每次池化通道数加一倍。按Network in Network用全局平均池化预测和$1\times1$大小的滤波器来压缩$3\times3$大小卷积间的特征表示。块归一化来稳定训练，加快收敛和正则化模型。

最终的模型 Darknet-19有$19$个卷积层和$5$个池化层，见表$6$。Imagenet上，Darknet-19处理单幅图像仅$55.8$亿次操作，但top-1和top-5准确率分别为$72.9$%和$91.2$%。

3.2 分类训练

标准Imagenet 分类数据集（1000类）上训练网络$160$个周期（epoch）。训练Darknet网络框架：学习率为$0.1$，多项式速率衰减（?）的幂为$4$，权重衰减为$0.0005$，动量为$0.9$。训练时用标准的数据增广方法，包括随机裁剪，旋转，色调，饱和度和曝光偏移。
$224\times224$大小图像上开始训练，$448\times448$大小图像上微调。微调时用初始的参数。仅$10$步训练后，学习率用$10^{-3}$微调。更高分辨率上网络的top-1和top-5准确率为$76.5$%和$93.3$%。

3.3 检测训练

删除最后一卷积层，不用$3$个$3\times3$的卷积层（每层有$1024$个滤波器），替换为$3$个$1\times1$的卷积层（每层的滤波器数目等于检测所需的输出数目）。VOC上，预测$5$个框（每个框$5$个坐标，共$20$类，$(5+20)\times5$），所以输出数目为$125$。添加$3\times3\times512$层至后面的第$2$层和最后一卷积层，模型可用到细粒度的特征。
训练网络时的初始学习率为$10^{-3}$，$60-90$个周期上除以$10$；权重衰减为$0.0005$，动量为$0.9$。类似的数据增广，COCO和VOC上用相同的训练策略。

4. 更强

联合训练检测和分类。检测时用有标签图像来预测边界框坐标，物体（objectness）和分类日常物体。用有类标签的图像来扩展可检测的类数目。

训练检测时，基于整个YOLOv2损失函数来反向传播；训练分类时，仅用网络结构中的分类部分来反传损失。
联合训练的挑战：检测数据集只有日常物体和一般的标签，如“狗”或“船”；分类数据集标签的范围更广更深。 Imagenet有上千种狗，如“诺福克梗犬”,“约克郡犬”和“贝得灵顿厚毛犬”等。所以，训练两个数据集时，须合并标签。

大多方法对所有可能的类别用$1$个softmax层来计算最后的概率分布。用softmax时假设类间互斥。合并数据集出现的问题：“诺福克梗犬”和“狗”类不互斥。

4.1 分层分类

Imagenet的标签取自WordNet（排列概念及其关联的语言数据库）。WordNet中，“诺福克梗犬”和“约克郡犬”为“小猎狗”的难判名，“小猎狗”为“狗”的一类，是“犬科动物”。大多方法却用扁平的标签结构。

WordNet的结构为有向图，而非树。如，“狗”是“犬科动物”类和“家畜”类，两者为WordNet中的同义词集。为简化问题，不用完整的图结构，仅用Imagenet中的概念来搭建分层树。

为搭建分层树，检查Imagenet中的视觉名词，从WordNet图至根节点（“物体”）寻找这些名词的路径。图中很多同义词集仅有$1$条路径，所以，先将这些名词加入树。接着迭代检查剩下的概念，一点点在树里添加路径。若$1$个概念到根节点有$2$条路，其中$1$路有$3$条边，另外$1$路有$1$条边，选择更短的路径。

最终得到WordTree，视觉名词的分层模型。用WordTree分类时，给定同义词集，预测每个节点的条件概率来获得该词集中每个难判名的概率。如，“小猎狗（terrier）”节点上预测：

沿特定节点至树的根节点，乘以路径上的条件概率，即可计算该特定节点上的绝对概率。如，计算图中为“约克郡犬”的绝对概率：

分类时，假设图中包含物体：$Pr(physical\ object)=1$。

$1000$类Imagenet上搭WordTree，训练Darknet-19模型。搭建WordTree1k时，添加所有中间节点，标签空间从$1000$扩展至$1369$。训练时传递标签，真实标签传递至树的上层节点。若图像标签为“诺福克梗犬”，该图像也应标为“狗”和“哺乳动物”等。为计算条件概率，模型预测$1369$值的$1$个向量，计算所有相同概念下难判名的同义词集的softmax，见图$5$。

WordTree向量中，除根节点为“physical object”，从左向右名词描述得越来越具体，从而使难判名的同义词集会集中在向量的某段，便于每个softmax的连接。

用与之前相同的训练参数，分层Draknet-19的top-1和top-5准确率分别为$71.9$%和$90.4$%。尽管添加了额外的$369$个概念，并用网络预测树结构，但准确率仅略降。如此分类使新的或未知类上的表现平稳降低。如，网络看到狗，但不确定为哪种狗，此时网络仍会以高置信度来预测狗，但各难判名间的置信度会更低。

该表述同样使用于检测。分类时，假设每幅图会包含$1$个物体；但检测时，YOLOv2物体检测器要给出$Pr(physical\ object)$的值。检测器预测$1$个物体边界框及其概率树。沿WordTree树结构往右，找每个softmax分支的最高置信度路径直至达到某阈值，此时，路径上离根节点最远的节点名词即为预测类。

4.2 与词数（WordTree）结合的数据集

4.3 联合分类与检测

用合并的数据集来联合训练分类和检测模型。为训练极大规模的检测器，合并COCO检测数据集和整个Imagenet的前$9000$类标签，创建出新的数据集。合并后数据集的WordTree有$9418$类。Imagenet为更大的数据集，所以，过采样COCO来平衡合并的数据集，此时，Imagenet大小为过采样COCO的$4$倍。

合并数据集训练YOLO9000。用基YOLOv2结构，但改为$3$个（而非$5$）先验（见“维度聚类”）来限制输出大小。检测时，网络反传检测损失；分类时，网络反传标签所在节点以上节点的损失。如，标签为“狗”时，深入树更下层（“德国牧羊犬”还是“金毛犬”）会对预测引入误差，因为标签未给出狗种类信息。

分类时，网络仅反传分类损失。假设预测框与真实标签框的IOU大于$0.3$时，反传物体（objectness）损失。

Imagenet检测任务与COCO共享$44$个物体类，所以YOLO9000只能看到大多测试图像的分类数据，而非检测数据。YOLO9000的总体mAP为$19.7$，未知的$156$物体类上的mAP为$16.0$。该mAP高于DPM，且仅用部分监督（partial supervision）在不同数据集上训练YOLO9000。同时实时检测9000类物体。

分析Imagenet上YOLO9000的表现，发现它很好地学到新动物物种（与COCO中动物类有很好的泛化），但衣物和设备等类学习困难（COCO无对人的衣物类标签，难学到“太阳镜”或“泳裤”），见表 7 <script type="math/tex" id="MathJax-Element-154">7</script>。

YOLO9000的表现换一解释。前面提到，检测器用来检测物体（objectness），分类器用于分类对象（object）类别。训练检测器时，网络会将COCO中所包含的对象类视为物体，但COCO的对象标签不包括衣物和设备，所以，YOLO9000自然不会轻易把衣物或设备等对象视为物体。

作者实验的目的是：验证合并了COCO检测数据集和Imagenet分类数据集后，模型在Imagenet检测数据集上的效果。省去标定巨大的检测数据集的高昂成本，利用有限的检测数据集和巨大的分类数据集来完成巨大的检测数据集上的检测任务。

5. 小结

“更好”和“更快”部分可能并不会有多大影响，毕竟那些小技巧改善的效果有限。但“更强”部分现实意义很强啊，真是有意思~

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