YOLO9000:Better, Faster, Stronger
YOLO9000：更好，更快，更強大
Abstract
我們介紹了YOLO9000，這是一種先進的實時對象檢測系統，可以檢測9000多個對象類別。首先，我們建議對YOLO檢測方法進行各種改進，無論是新穎的還是從以前的工作中得出的。改進的模型YOLOv2在標準檢測任務（例如P ASCAL VOC和COCO）方面是最新的。使用新穎的，多尺度的訓練方法，相同的YOLOv2模型可以在不同的大小上運行，從而在速度和準確性之間輕鬆權衡。以67 FPS速度運行時，YOLOv2在VOC 2007上獲得76.8 mAP。以40 FPS速度運行時，YOLOv2獲得78.6 mAP，優於採用ResNet和SSD以及Faster RCNN的最新方法，但運行速度仍顯着提高。最後，我們提出了一種聯合訓練目標檢測和分類的方法。使用這種方法，我們在COCO檢測數據集和ImageNet分類數據集上同時訓練YOLO9000。通過我們的聯合訓練，YOLO9000可以預測沒有標記檢測數據的物體類別的檢測結果。我們驗證了ImageNet檢測任務的方法。儘管僅擁有200個類別中的44個類別的檢測數據，但YOLO9000在ImageNet檢測驗證集上獲得了19.7 mAP。在COCO以外的156個類別中，YOLO9000的平均得分爲16.0。但是YOLO可以檢測到200多個類。它可以預測9000多種不同物體類別的檢測結果。而且它仍然實時運行。
摘要
- 提出YOLO v2 ：代表着目前業界最先進物體檢測的水平，它的速度要快過其他檢測系統（FasterR-CNN，ResNet，SSD），使用者可以在它的速度與精確度之間進行權衡。
- 提出YOLO9000 ：這一網絡結構可以實時地檢測超過9000種物體分類，這歸功於它使用了WordTree，通過WordTree來混合檢測數據集與識別數據集之中的數據。
- 提出了一種新的聯合訓練算法（Joint Training Algorithm），使用這種聯合訓練技術同時在ImageNet和COCO數據集上進行訓練。YOLO9000進一步縮小了監測數據集與識別數據集之間的代溝。
簡介
目前的檢測數據集（Detection Datasets）有很多限制，分類標籤的信息太少，圖片的數量小於分類數據集（Classification Datasets），而且檢測數據集的成本太高，使其無法當作分類數據集進行使用。而現在的分類數據集卻有着大量的圖片和十分豐富分類信息。
文章提出了一種新的訓練方法–聯合訓練算法。這種算法可以把這兩種的數據集混合到一起。使用一種分層的觀點對物體進行分類，用巨量的分類數據集數據來擴充檢測數據集，從而把兩種不同的數據集混合起來。
聯合訓練算法的基本思路就是：同時在檢測數據集和分類數據集上訓練物體檢測器（Object Detectors ），用檢測數據集的數據學習物體的準確位置，用分類數據集的數據來增加分類的類別量、提升健壯性。
YOLO9000就是使用聯合訓練算法訓練出來的，他擁有9000類的分類信息，這些分類信息學習自ImageNet分類數據集，而物體位置檢測則學習自COCO檢測數據集。
BETTER
YOLO一代有很多缺點，作者希望改進的方向是:改善recall，提升定位的準確度，同時保持分類的準確度。
目前計算機視覺的趨勢是更大更深的網絡，更好的性能表現通常依賴於訓練更大的網絡或者把多種model綜合到一起。但是YOLO v2則着力於簡化網絡。具體的改進見下表：
• Batch Normalization 批標準化
使用Batch Normalization對網絡進行優化，讓網絡提高了收斂性，同時還消除了對其他形式的正則化（regularization）的依賴。通過對YOLO的每一個卷積層增加Batch Normalization，最終使得mAP提高了2%，同時還使model正則化。使用Batch Normalization可以從model中去掉Dropout，而不會產生過擬合。
• High resolution classifier 高分辨率分類器
目前業界標準的檢測方法，都要先把分類器（classifier）放在ImageNet上進行預訓練。從Alexnet開始，大多數的分類器都運行在小於256256的圖片上。而現在YOLO從224224增加到了448*448，這就意味着網絡需要適應新的輸入分辨率。
爲了適應新的分辨率，YOLO v2的分類網絡以448*448的分辨率先在ImageNet上進行Fine Tune，Fine Tune10個epochs，讓網絡有時間調整他的濾波器（filters），好讓其能更好的運行在新分辨率上，還需要調優用於檢測的Resulting Network。最終通過使用高分辨率，mAP提升了4%。
• Convolution with anchor boxes錨框卷積
YOLO一代包含有全連接層，從而能直接預測Bounding Boxes的座標值。 Faster R-CNN的方法只用卷積層與Region Proposal Network來預測Anchor Box的偏移值與置信度，而不是直接預測座標值。作者發現通過預測偏移量而不是座標值能夠簡化問題，讓神經網絡學習起來更容易。
所以最終YOLO去掉了全連接層，使用Anchor Boxes來預測 Bounding Boxes。作者去掉了網絡中一個Pooling層，這讓卷積層的輸出能有更高的分辨率。收縮網絡讓其運行在416416而不是448448。由於圖片中的物體都傾向於出現在圖片的中心位置，特別是那種比較大的物體，所以有一個單獨位於物體中心的位置用於預測這些物體。YOLO的卷積層採用32這個值來下采樣圖片，所以通過選擇416416用作輸入尺寸最終能輸出一個1313的Feature Map。 使用Anchor Box會讓精確度稍微下降，但用了它能讓YOLO能預測出大於一千個框，同時召回率（recall）達到88%，mAP達到69.2%。
• Dimension clusters維度羣集
之前Anchor Box的尺寸是手動選擇的，所以尺寸還有優化的餘地。 爲了優化，在訓練集（training set）Bounding Boxes上跑了一下k-means聚類，來找到一個比較好的值。
如果我們用標準的歐式距離的k-means，尺寸大的框比小框產生更多的錯誤。因爲我們的目的是提高IOU分數，這依賴於Box的大小，所以距離度量的使用：
通過分析實驗結果（Figure 2），左圖：在model複雜性與high recall之間權衡之後，選擇聚類分類數K=5。右圖：是聚類的中心，大多數是高瘦的Box。
Table1是說明用K-means選擇Anchor Boxes時，當Cluster IOU選擇值爲5時，AVG IOU的值是61，這個值要比不用聚類的方法的60.9要高。選擇值爲9的時候，AVG IOU更有顯著提高。總之就是說明用聚類的方法是有效果的。
• Direct location prediction 直接位置預測
用Anchor Box的方法，會讓model變得不穩定，尤其是在最開始的幾次迭代的時候。大多數不穩定因素產生自預測Box的（x,y）位置的時候。按照之前YOLO的方法，網絡不會預測偏移量，而是根據YOLO中的網格單元的位置來預測座標，這就讓Ground Truth的值介於0到1之間。而爲了讓網絡的結果能落在這一範圍內，網絡使用一個 Logistic Activation來對於網絡預測結果進行限制，讓結果介於0到1之間。 網絡在每一個網格單元中預測出5個Bounding Boxes，每個Bounding Boxes有五個座標值tx，ty，tw，th，t0，他們的關係見下圖（Figure3）。
假設一個網格單元對於圖片左上角的偏移量是cx，cy，Bounding Boxes Prior的寬度和高度是pw，ph，那麼預測的結果見下圖右面的公式：
因爲使用了限制讓數值變得參數化，也讓網絡更容易學習、更穩定。Dimension clusters和Direct location prediction，improves YOLO by almost 5% over the version with anchor boxes.
• Fine-Grained Features細粒度功能
YOLO修改後的Feature Map大小爲1313，這個尺寸對檢測圖片中尺寸大物體來說足夠了，同時使用這種細粒度的特徵對定位小物體的位置可能也有好處。Faster F-CNN、SSD都使用不同尺寸的Feature Map來取得不同範圍的分辨率，而YOLO採取了不同的方法，YOLO加上了一個Passthrough Layer來取得之前的某個2626分辨率的層的特徵。這個Passthrough layer能夠把高分辨率特徵與低分辨率特徵聯繫在一起，聯繫起來的方法是把相鄰的特徵堆積在不同的Channel之中，這一方法類似與Resnet的Identity Mapping，從而把2626512變成13132048。YOLO中的檢測器位於擴展後（expanded ）的Feature Map的上方，所以他能取得細粒度的特徵信息，這提升了YOLO 1%的性能。
• Multi-ScaleTraining多尺度訓練
作者希望YOLO v2能健壯的運行於不同尺寸的圖片之上，所以把這一想法用於訓練model中。區別於之前的補全圖片的尺寸的方法，YOLO v2每迭代幾次都會改變網絡參數。每10個Batch，網絡會隨機地選擇一個新的圖片尺寸，由於使用了下采樣參數是32，所以不同的尺寸大小也選擇爲32的倍數 {320，352……608}，最小320 * 320，最大608*608，網絡會自動改變尺寸，並繼續訓練的過程。
這一政策讓網絡在不同的輸入尺寸上都能達到一個很好的預測效果，同一網絡能在不同分辨率上進行檢測。當輸入圖片尺寸比較小的時候跑的比較快，輸入圖片尺寸比較大的時候精度高，所以你可以在YOLO v2的速度和精度上進行權衡。
Figure4，Table 3：在voc2007上的速度與精度
• Further Experiments進一步實驗
Faster
YOLO使用的是Googlenet架構，比VGG-16快，YOLO完成一次前向過程只用8.52 billion 運算，而VGG-16要30.69billion，但是YOLO精度稍低於VGG-16。
• Draknet19
YOLO v2基於一個新的分類model，有點類似與VGG。YOLO v2使用3*3filter，每次Pooling之後都增加一倍Channels的數量。YOLO v2使用全局平均Pooling，使用Batch Normilazation來讓訓練更穩定，加速收斂，使model規範化。最終的model–Darknet19，有19個卷積層和5個maxpooling層，處理一張圖片只需要5.58 billion次運算，在ImageNet上達到72.9%top-1精確度，91.2%top-5精確度。
• Training for classification
網絡訓練在 ImageNet 1000類分類數據集，訓練了160epochs，使用隨機梯度下降，初始學習率爲0.1， polynomial rate decay with a power of 4, weight decay of 0.0005 and momentum of 0.9 。訓練期間使用標準的數據擴大方法：隨機裁剪、旋轉、變換顏色（hue）、變換飽和度（saturation）， 變換曝光度（exposure shifts）。
在訓練時，把整個網絡在更大的448*448分辨率上Fine Turnning 10個 epoches，初始學習率設置爲0.001，這種網絡達到達到76.5%top-1精確度，93.3%top-5精確度。
• Training for detection
網絡去掉了最後一個卷積層，而加上了三個3 * 3卷積層，每個卷積層有1024個Filters，每個卷積層緊接着一個1*1卷積層， with the number of outputs we need for detection。對於VOC數據，網絡預測出每個網格單元預測五個Bounding Boxes，每個Bounding Boxes預測5個座標和20類，所以一共125個Filters，增加了Passthough層來獲取前面層的細粒度信息，網絡訓練了160epoches，初始學習率0.001，dividing it by 10 at 60 and 90 epochs，a weight decay of 0.0005 and momentum of 0.9，數據擴大方法相同，對COCO與VOC數據集的訓練對策相同。
Stronger
在訓練的過程中，當網絡遇到一個來自檢測數據集的圖片與標記信息，那麼就把這些數據用完整的YOLO v2 loss功能反向傳播這個圖片。當網絡遇到一個來自分類數據集的圖片和分類標記信息，只用整個結構中分類部分的loss功能反向傳播這個圖片。但是檢測數據集只有粗粒度的標記信息，像“貓“、“ 狗”之類，而分類數據集的標籤信息則更細粒度，更豐富。比如狗這一類就包括”哈士奇“”牛頭梗“”金毛狗“等等。所以如果想同時在監測數據集與分類數據集上進行訓練，那麼就要用一種一致性的方法融合這些標籤信息。
再者，用於分類的方法，大多是用softmax layer方法，softmax意味着分類的類別之間要互相獨立的。而盲目地混合數據集訓練，就會出現比如：檢測數據集的分類信息中”狗“這一分類，在分類數據集合中，就會有的不同種類的狗”哈士奇“”牛頭梗“”金毛“這些分類，這兩種數據集之間的分類信息不相互獨立。所以使用一種多標籤的model來混合數據集，假設一個圖片可以有多個分類信息，並假定分類信息必須是相互獨立的規則可以被忽略。
• Hierarchical classification
WordNet的結構是一個直接圖表（directed graph），而不是樹型結構。因爲語言是複雜的，狗這個詞既屬於‘犬科’又屬於‘家畜’兩類，而‘犬科’和‘家畜’兩類在wordnet中則是同義詞，所以不能用樹形結構。
作者希望根據ImageNet中包含的概念來建立一個分層樹，爲了建立這個分層樹，首先檢查ImagenNet中出現的名詞，再在WordNet中找到這些名詞，再找到這些名詞到達他們根節點的路徑（在這裏設爲所有的根節點爲實體對象（physical object））。在WordNet中，大多數同義詞只有一個路徑，所以首先把這條路徑中的詞全部都加到分層樹中。接着迭代地檢查剩下的名詞，並儘可能少的把他們添加到分層樹上，添加的原則是取最短路徑加入到樹中。
爲了計算某一結點的絕對概率，只需要對這一結點到根節點的整條路徑的所有概率進行相乘。所以比如你想知道一個圖片是否是Norfolk terrier的概率，則進行如下計算：
爲了驗證這一個方法，在WordTree上訓練Darknet19的model，使用1000類的ImageNet進行訓練，爲了建立WordtTree 1K，把所有中間詞彙加入到WordTree上，把標籤空間從1000擴大到了1369。在訓練過程中，如果有一個圖片的標籤是”Norfolk terrier“，那麼這個圖片還會獲得”狗“（dog）以及“哺乳動物”（mammal）等標籤。總之現在一張圖片是多標記的，標記之間不需要相互獨立。
如Figure5所示，之前的ImageNet分類是使用一個大softmax進行分類。而現在，WordTree只需要對同一概念下的同義詞進行softmax分類。
使用相同的訓練參數，這種分層結構的Darknet19達到71.9%top-1精度和90.4%top-5精確度，精度只有微小的下降。
這種方法的好處：在對未知或者新的物體進行分類時，性能降低的很優雅（gracefully）。比如看到一個狗的照片，但不知道是哪種種類的狗，那麼就高置信度（confidence）預測是”狗“，而其他狗的種類的同義詞如”哈士奇“”牛頭梗“”金毛“等這些則低置信度。
• Datasets combination with wordtree
用WordTree 把數據集合中的類別映射到分層樹中的同義詞上，例如上圖Figure 6，WordTree混合ImageNet與COCO。
• Joint classification and detection
作者的目的是：訓練一個Extremely Large Scale檢測器。所以訓練的時候使用WordTree混合了COCO檢測數據集與ImageNet中的Top9000類，混合後的數據集對應的WordTree有9418個類。另一方面，由於ImageNet數據集太大了，作者爲了平衡一下兩個數據集之間的數據量，通過過採樣（oversampling）COCO數據集中的數據，使COCO數據集與ImageNet數據集之間的數據量比例達到1：4。
YOLO9000的訓練基於YOLO v2的構架，但是使用3priors而不是5來限制輸出的大小。當網絡遇到檢測數據集中的圖片時則正常地反方向傳播，當遇到分類數據集圖片的時候，只使用分類的loss功能進行反向傳播。同時作者假設IOU最少爲 .3。最後根據這些假設進行反向傳播。
使用聯合訓練法，YOLO9000使用COCO檢測數據集學習檢測圖片中的物體的位置，使用ImageNet分類數據集學習如何從大量的類別中進行分類。爲了評估這一方法，使用ImageNet Detection Task對訓練結果進行評估。評估結果：YOLO9000取得19.7mAP。
在未學習過的156個分類數據上進行測試，mAP達到16.0。YOLO9000的mAP比DPM高，而且YOLO有更多先進的特徵，YOLO9000是用部分監督的方式在不同訓練集上進行訓練，同時還能檢測9000個物體類別，並保證實時運行。
雖然YOLO9000對動物的識別性能很好，但是對類別爲”sungalsses“或者”swimming trunks“這些衣服或者裝備的類別，它的識別性能不是很好，見table 7。這跟數據集的數據組成有很大關係。
總結
YOLO v2 代表着目前最先進物體檢測的水平，在多種監測數據集中都要快過其他檢測系統，並可以在速度與精確度上進行權衡。
YOLO 9000 的網絡結構允許實時地檢測超過9000種物體分類，這歸功於它能同時優化檢測與分類功能。使用WordTree來混合來自不同的資源的訓練數據，並使用聯合優化技術同時在ImageNet和COCO數據集上進行訓練，YOLO9000進一步縮小了監測數據集與識別數據集之間的大小代溝。文章還提出了WordTree，數據集混合訓練，多尺寸訓練等全新的訓練方法。
本文有以下幾點非常值得參考：
一，對模型的一系列分析和改進非常值得參考；
二，採用多尺度訓練方法，使模型可以適應不同的輸入尺寸，非常值得參考。
三，綜合不同數據集的方法非常值得參考；
四，聯合訓練方法也是非常值得參考；
五，YOLO端到端實時檢測和識別的思路非常值得參考。