YOLO系列（一）——YOLO，YOLOv2，YOLO9000

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1 YOLO 1.1 Grid Cell YOLO将输入图像分成S×S网格。每个网格单元仅预测一个对象。例如，下面的黄色网格单元试图预测其中心（蓝点）落在网格单元内的“人”对象。每个网格单元预测固定数量的边界框。在此示例中，黄色网格单元格进行两个边界框预测（蓝色框）以定位人员的位置。但是，单对象规则限制了检测到的对象的接近程度。为此，YOLO确实对物体的接近程度有一些限制。对于下图，左下角有9个圣诞老人，但YOLO只能检测到5个。 For each grid cell, 预测B个边界框，每个框有一个框的置信度分数，只检测一个对象而不管盒子B的数量，预测C条件类概率（每个

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YOLO系列（一）系列（一）——YOLO，，YOLOv2，，YOLO9000

1 YOLO

1.1 Grid Cell

YOLO将输入图像分成S×S网格。每个网格单元仅预测一个对象。例如，下面的黄色网格单元试图预测其中心（蓝点）落在网格单元内的“人”对象。

每个网格单元预测固定数量的边界框。在此示例中，黄色网格单元格进行两个边界框预测（蓝色框）以定位人员的位置。

但是，单对象规则限制了检测到的对象的接近程度。为此，YOLO确实对物体的接近程度有一些限制。对于下图，左下角有9个圣诞老人，但YOLO只能检测到5个。

For each grid cell,

预测B个边界框，每个框有一个框的置信度分数，

只检测一个对象而不管盒子B的数量，

预测C条件类概率（每个类对于对象类的可能性）。

To evaluate PASCAL VOC, YOLO uses 7×7 grids (S×S), 2 boundary boxes B and 20 classes C.

Each boundary box contains 5 elements: (x, y, w, h) and a box confidence score. 其中其中x,y是指当前格子预测得到的物体的是指当前格子预测得到的物体的bounding box的中心位置的坐标。的中心位置的坐标。w,h是是bounding box的的

宽度和高度。注意：实际训练过程中，宽度和高度。注意：实际训练过程中，w和和h的值使用图像的宽度和高度进行归一化到的值使用图像的宽度和高度进行归一化到[0,1]区间内；区间内；x，，y是是bounding box中心位置相对于当前格子位置的偏移值，并且被归一化到中心位置相对于当前格子位置的偏移值，并且被归一化到

[0,1]。

置信度得分反映了盒子包含对象（对象性）的可能性以及边界框的准确程度置信度得分反映了盒子包含对象（对象性）的可能性以及边界框的准确程度。

Hence, x, y, w and h are all between 0 and 1. Each cell has 20 conditional class probabilities. The conditional class probability is the probability that the detected object belongs to a

particular class (one probability per category for each cell).

So, YOLO’s prediction has a shape of(S,S,B×5+C)=(7,7,2×5+20)=(7,7,30)(S, S, B×5 + C) = (7, 7, 2×5 + 20) = (7, 7, 30)(S,S,B×5+C)=(7,7,2×5+20)=(7,7,30).

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