yolo各版本的对比

yolo 是现在常用的目标检测模型，大家知道他们之间的区别嘛？

1 一些概念或者细节

yolo v1 : 最后两层是全连接层层，之后的 yolo 版本是全卷积层。

滑窗、区域选择是不同的。yolo 是用的区域选择。

Iou： intersection over union 交并比，是一个非常重要的衡量指标。

Iou、1-IoU 可以做为

Iou = 交集 / 并集

物体的中心点落在哪个格子里，就用哪个格子做预测。但预测阶段不需要使用中心点。

NMS 非极大抑制 概念

NMS 即 non maximum suppression 即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等）中，最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率。

Objects as Points 不需要 NMS

anchor free 概念

1.目标检测算法一般可分为 anchor-based、anchor-free、两者融合类，区别就在于有没有利用 anchor 提取候选目标框。

B. anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等

2 yolo v1 缺点

缺点：

1. 召回率低
2. 出现很多定位不准的地方

yolo v1 的损失函数

解释：包含两个部分

1）位置准不准（坐标准不准，宽高准不准）

2）类别准不准

让不含 object 的 box 的 confidence 影响小一点。

3 yolo v2

相对于 yolo v1 最大的变化，是使用了anchor box

增加 anchor 准确率下降，但是召回率上升不少。

融合。

passthrough 了解一下即可。

4 yolo v3

总共 100 多层

PS: 下图中的数字是指网络的层的序号。

5 yolo v4

没什么创新，是 CV 技术的大杂烩，但是效果好。

可以用来复习、检验自己的 CV 技术。

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