YOLO系列框架解析与改进：从v1到v4

"yolo系列框架整理(面试用).md" YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，自2016年首次推出以来，经历了多次改进，包括YOLO-v1、YOLO-v2、YOLO-v3以及YOLO-v4。以下是这些版本的关键知识点： **YOLO-v1** - **栅格系统与boundingbox**：YOLO将图像分成SxS的网格（默认为7x7），每个网格负责检测网格内的对象。每个网格可以预测B个boundingbox（通常B=2），每个框包含中心坐标（x, y）、宽度w、高度h以及前景置信度和分类置信度。 - **坐标预测**：中心坐标相对于网格左上角，而非网格中心，且坐标和尺寸都是归一化的。 - **得分计算**：预测的前景置信度乘以分类置信度，作为特定分类的得分。与Faster R-CNN和SSD不同，YOLO-v1不区分背景，每个分类都有一个独立的置信度。 **YOLO-v2** - **改进的先验框**：引入了预先定义的“锚框”（anchor boxes），通过KMEANS聚类方法选择，以更好地匹配训练集中真实框的分布。 - **中心坐标限制**：将中心坐标tx、ty约束在(0, 1)区间，确保预测框中心位于网格内。 **YOLO-v3** - **多尺度检测**：使用不同的锚框大小和形状来处理不同尺度的对象，减少了小目标检测的遗漏。 - **分类调整**：由于多尺度的锚框可能导致一个框覆盖多个物体，使用sigmoid而非softmax进行分类，使每个类别独立进行二分类，减少类别之间的抑制。 **YOLO-v4** - **多尺度特征增强**：进一步优化多尺度特征提取，弃用了YOLOv3的Feature Pyramid Network (FPN)，采用Spatial Pyramid Pooling (SPP)和Path Aggregation Network (PANet)等技术，提高特征层次的多样性。 - **预测框生成**：尽管引入了新的特征融合策略，但在预测框生成上仍然保留了YOLOv3的方法。 YOLO系列框架的发展反映了目标检测领域的不断进步，通过优化预测机制、改进特征提取和利用多尺度信息，提高了模型的检测性能和效率。在面试中，理解这些关键点可以帮助你深入讨论YOLO框架的优缺点及其在实际应用中的考虑因素。