置信度高表示这里存在一个对象且位置比较准确，置信度低表示可能没有对象 或者 即便有对象也存在较大的位置偏差。 RCNN：我们先来研究一下图片，嗯，这些位置很可能存在一些对象，你们对这些位置再检测一下看到底是哪些对象在里面。 对象识别这件事（一张图片仅包含一个对象，且基本占据图片的整个范围），最近几年基于CNN卷积神经网络的各种方法已经能达到不错的效果了。
YOLO意思是You Only Look Once，创造性的将候选区和对象识别这两个阶段合二为一，看一眼图片（不用看两眼哦）就能知道有哪些对象以及它们的位置。 RCNN开创性的提出了候选区的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别。 WL.Event 網站創立於 問者v1 2009 年，主要撰寫 Windows 系統「各式軟體使用、心得分享」，讓讀者學會軟體的相關知識。 总的来说，就是用网络输出与样本标签的各项内容的误差平方和作为一个样本的整体误差。 损失函数中的几个项是与输出的30维向量中的内容相对应的。
問者v1: 对象识别和定位
YOLO的bounding box看起来很像一个grid中2个Anchor，但它们不是。 YOLO并没有预先设置2个bounding box的大小和形状，也没有对每个bounding box分别输出一个对象的预测。 它的意思仅仅是对一个对象预测出2个bounding box，选择预测得相对比较准的那个。 还要说明的是，虽然有时说”预测”的bounding box，但这个IOU是在训练阶段计算的。 等到了测试阶段（Inference），这时并不知道真实对象在哪里，只能完全依赖于网络的输出，这时已经不需要（也无法）计算IOU了。 要注意的是，并不是说仅仅网格内的信息被映射到一个30维向量。 经过神经网络对输入图像信息的提取和变换，网格周边的信息也会被识别和整理，最后编码到那个30维向量中。
因为网格和bounding box设置的比较稀疏，所以这个版本的YOLO训练出来后预测的准确率和召回率都不是很理想，后续的v2、v3版本还会改进。 当然，因为其速度能够满足实时处理的要求，所以对工业界还是挺有吸引力的。 問者v1 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。 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。 Faster RCNN等一些算法采用每个grid中手工设置n个Anchor（先验框，预先设置好位置的bounding box）的设计，每个Anchor有不同的大小和宽高比。
問者v1: 对象识别和定位
这得益于其识别和定位合二为一的网络设计，而且这种统一的设计也使得训练和预测可以端到端的进行，非常简便。 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 問者v1 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。
1944年6月13日3时50分，在法国北部的埃斯丹附近，德军的第155高炮团准备发射第一枚“飞行炸弹”——V1巡航导弹。 这枚菲瑟勒Fi 103巡航导弹已经加满了燃料，所有系统都被仔细检查过，正静静的躺在高炮基地的滑轨的轮式发射架上等待最后的点火发射。 等待一切准备就绪，指挥官命令除负责点火的军士之外的所有人都到水泥掩体里隐蔽起来，当所有的人都安全隐蔽起来之后，指挥官向军士下达了启动发射程序的命令。
图9 問者v1 训练样本的一个30维向量 問者v1 翻译成人话就是：4行3列网格位置有一辆自行车，它的中心点在这个网格内，它的位置边框是bounding box1所填写的自行车实际边框。 举个例子，比如上图中自行车的中心点位于4行3列网格中，所以输出tensor中4行3列位置的30维向量如下图所示。 综合来说，一个bounding box的置信度Confidence意味着它 是否包含对象且位置准确的程度。
最简单的想法，就是遍历图片中所有可能的位置，地毯式搜索不同大小，不同宽高比，不同位置的每个区域，逐一检测其中是否存在某个对象，挑选其中概率最大的结果作为输出。 不足之处是小对象检测效果不太好（尤其是一些聚集在一起的小对象），对边框的预测准确度不是很高，总体预测精度略低于Fast RCNN。 主要是因为网格设置比较稀疏，而且每个网格只预测两个边框，另外Pooling层会丢失一些细节信息，对定位存在影响。 YOLO以速度见长，处理速度可以达到45fps，其快速版本（网络较小）甚至可以达到155fps。
問者v1: 对象识别和定位
去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。 单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差异是最后输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding 問者v1 box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概率。 問者v1 所以粗略来说，YOLO的整个结构就是输入图片经过神经网络的变换得到一个输出的张量，如下图所示。 B）第4行是不存在对象的bounding box的置信度误差。 因为不存在对象的bounding box应该老老实实的说”我这里没有对象”，也就是输出尽量低的置信度。 如果它不恰当的输出较高的置信度，会与真正”负责”该对象预测的那个bounding box产生混淆。
- 去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。
- 对英国方面来说，V1导弹造成了很大的人员伤亡。
- 不过话说回来，边框回归为啥能起作用，我觉得本质上是因为 分类信息 中已经包含了 位置信息。
- 这枚菲瑟勒Fi 103巡航导弹已经加满了燃料，所有系统都被仔细检查过，正静静的躺在高炮基地的滑轨的轮式发射架上等待最后的点火发射。
- 所有其它48个网格的30维向量中，该自行车的概率都是0。
- 置信度高表示这里存在一个对象且位置比较准确，置信度低表示可能没有对象 或者 即便有对象也存在较大的位置偏差。
B）第2行宽度和高度先取了平方根，因为如果直接取差值的话，大的对象对差值的敏感度较低，小的对象对差值的敏感度较高，所以取平方根可以降低这种敏感度的差异，使得较大的对象和较小的对象在尺寸误差上有相似的权重。 不过话说回来，边框回归为啥能起作用，我觉得本质上是因为 分类信息 中已经包含了 位置信息。 就像你看到主子的脸和身体，就能推测出耳朵和屁股的位置。 对英国方面来说，V1导弹造成了很大的人员伤亡。 导弹一共使6184人丧生，平均每发射5枚导弹就有3人丧生。 一共有7488枚导弹飞越了英国海岸或是被英方发现，有3957枚在到达目标前被击落。
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。 可以直接计算出来，就是用网络输出的2个bounding box与对象真实bounding box一起计算出IOU。 RCNN虽然会找到一些候选区，但毕竟只是候选，等真正识别出其中的对象以后，还要对候选区进行微调，使之更接近真实的bounding box。 这个过程就是边框回归：将候选区bounding box调整到更接近真实的bounding box。 它是中断起飞的最大速度，在该速度点必须已经开始实施并尽快完成中断起飞程序（在3秒内完成“收油门至慢车、拉开减速板、拉开反推、RTO刹车生效”全部动作），飞机才能在剩余跑道内完全停住。 如果在该速度之后中断起飞，可能没有足够的剩余跑道供飞机实现全停。
其实就像对象分类一样，正确的对象概率最好是1，所有其它对象的概率最好是0。 比如图8中的自行车，其中心点在黄色圆点位置，中心点落在黄色网格内，所以这个黄色网格对应的30维向量中，自行车的概率是1，其它对象的概率是0。 所有其它48个网格的30维向量中，该自行车的概率都是0。 这就是所谓的”中心点所在的网格对预测该对象负责”。
有3531枚避开了英国的防御，2419枚飞到了伦敦，大约30枚到达了南开普顿和朴次茅斯，另外有一枚击中了曼彻斯特。 因此只有约四分之一的地面发射导弹飞到了它们的目标区域。 对于空中发射的导弹来说，这个比例大概是十分之一。 而目视观察则是在4分钟之后，当时一艘皇家海军的鱼雷艇上的船员在海峡中部报告说看见“一道明亮的水平火焰”从法国的布洛涅附近向西北方向移动。
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