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上文我们介绍了目标检测和目标定位的基础知识，本文我们就正式开始介绍YOLO算法。YOLO全称是You Only Look Once，这个算法来源于Joseph Redmon等人在CVPR 2015上发表的一篇论文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，它不仅解决了目标边界框不精确的问题，而且算法速度也很快，下面让我们看看它是如何实现的。
基本思路
YOLO的基本思路是，把一个大的图像分割成更小更精细的n等份的网格，然后每个网格都打上标签，这个格子内是否有目标，目标的位置以及目标所属类别。为了简单起见，我们以\(3 \times 3\)的网格为例，实际使用中的表格会更精细，比如\(19 \times 19\)，它们的示意图如下：
这样一来输出层的大小就是\(3 \times 3 \times 8\)或者\(19 \times 19 \times 8\)。值得注意的是，YOLO算法是一个卷积实现，所以它的速度非常快，基本可以做到实时检测。还有一个小细节是，在计算每个格子中目标的位置时，我们不再以整张图标作为参考，而是以那个格子作为参考系，格子的左上角是\((0,0)\)，右下角是\((1,1)\)。中心点坐标的数值依然是比例，大小介于0到1之间，但是宽和高则有可能大于1。
并交比（Intersection over Union）
我们如何判断目标检测算法运作良好呢？我们通过一种叫做并交比的度量方法来判定。并交比，Intersection over Union(简称IoU)，指的是预测的边界框和实际边界框重叠部分（交集）占两者并集的比例。示意图如下：
一般地，\(IoU \geq 0.5 \)则表示这个预测结果是可以接受的。
非极大值抑制（No-max Suppression）
在实际场景中，一个目标会有多个预测值，因为如果格子划分很细的话，相邻的格子很可能会有很接近的预测值，就会出现如下图所示的情况：
（图中的数值指的是\(p_c\)值，即有多大概率存在目标）
那么我们如何去筛选出最优的结果呢？算法如下：
- 1).舍弃所有\(p_c \leq 0.6\)的格子
- 2).如果还有剩余的格子(While Loop)：
- a).取出\(p_c\)值最大的那个格子作为预测值，并且
- b).舍弃掉所有与它的\(IoU \geq 0.5 \)的格子
该算法的第一步是从全局上舍弃所有不合格的预测值；然后依次取最大的\(p_c\)值（步骤a），选定之后再把跟它接近的预测值去掉（步骤b）。如此往复，直到没有剩余的格子。这个算法被称为非极大值抑制算法，说白了就是如何筛选出最优结果。讲真，这些个算法在实际工程项目中太常见了，根本不值一提。然而高大上的学术圈却给它去了一个十分优雅，高深的名字：非极大值抑制。不得不感叹，好的学术也需要包装啊。
Anchor Box
上面介绍的算法存在一个问题：一个格子只能检测出一个目标。但在实际场景中，我们很可能会遇到一个格子里有两个目标，比如：
左边的图像中第三行第二列的格子就可能存在两个目标，一个是竖着的人，另一个是横着的汽车。那么怎么解决这个问题呢？很简单，只要让一个格子可以预测两个目标就行了，一个是竖着的（右图中的Anchor Box 1）,另一个是横着的（右图中的Anchor Box 2）。这里为了方便举例我们只使用了两个Anchor Box，实际使用中可能更多。那么对于输出标签\(y\)来说，它的大小就变成16了，前8位表示Anchor Box 1的信息，后8位表示的是Anchor Box 2的信息。
好了，到此为止呢，把上面所有内容整合起来就是YOLO算法的全部了。接下来再介绍一些其他的目标检测算法。
候选区域网络（Region Proposals Network）
所谓的候选区域算法（Proposal Region）指的是不再死板地对图像中所有的窗口进行一一检测分类，而是先通过某种算法筛选出其中一部分有高概率是目标的区域，然后再对这些区域进行分类。接下来，我们大致介绍下这三种算法的基本原理：
- R-CNN
Ross Girshick在CVPR 2014上发表了一篇论文Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation率先提出了这个算法。它是先通过某种图像分割算法（Segmentation Algorithm）把图像变成一些色块组合，然后再挑选出一些色块放到CNN里去分类。这个算法缺点是不够快，所以会有下面一系列的研究工作去改进它。
- Fast R-CNN
该算法的作者依然是上面这个老哥Ross Girshick，这篇论文（Fast R-CNN）发表在ICCV,2015上。这个算法跟R-CNN没有太大区别，它只不过对滑动窗口采用了卷积实现而已。也就是说对候选区块不是通过滑动窗口的形式一个一个依次放到CNN里去分类，而是通过卷积的方式实现的。它直接对全图进行卷积，获得特征图。再将候选区块的位置映射到feature map中从而得到每个候选区块所对应的特征。这样就避免了对每一个候选块都使用一遍CNN，从而提升了速度。虽然速度提升了不少，但是在选取候选块上仍然不够快。 - Faster R-CNN
为了进一步提高速度，CV届的几个大神们Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun在NIPS 2015上发表了一篇论文：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks，提出通过CNN的方法去提取候选区块，而不再使用传统的图像分割算法。
以上这些工作在CV届还是很有影响力的，从长期来看的话，Andrew更看好YOLO。但我觉得候选区域这个想法还是很有意思的。你想想人是如何识别物体的？肯定不是一个格子一个格子看的，人眼一眼就能识别出哪个是物体了。因此，相比于这种算法，我反而倒是觉得YOLO太原始了，太暴力了，不够聪明。但是，实践证明，以上这些R-CNN算法都没有YOLO快，我们可以看个视频来感受下YOLO实时检测的速度和精度，可以说是相当牛逼了。
