摘要
提出YOLO v2 ：代表着目前业界最先进物体检测的水平，它的速度要快过其他检测系统（FasterR-CNN，ResNet，SSD），使用者可以在它的速度与精确度之间进行权衡。
提出YOLO9000 ：这一网络结构可以实时地检测超过9000种物体分类，这归功于它使用了WordTree，通过WordTree来混合检测数据集与识别数据集之中的数据。
提出了一种新的联合训练算法（ Joint Training Algorithm ），使用这种联合训练技术同时在ImageNet和COCO数据集上进行训练。YOLO9000进一步缩小了监测数据集与识别数据集之间的代沟。

简介
目前的检测数据集（Detection Datasets）有很多限制，分类标签的信息太少，图片的数量小于分类数据集（Classification Datasets），而且检测数据集的成本太高，使其无法当作分类数据集进行使用。而现在的分类数据集却有着大量的图片和十分丰富分类信息。 文章提出了一种新的训练方法–联合训练算法。这种算法可以把这两种的数据集混合到一起。使用一种分层的观点对物体进行分类，用巨量的分类数据集数据来扩充检测数据集，从而把两种不同的数据集混合起来。 联合训练算法的基本思路就是：同时在检测数据集和分类数据集上训练物体检测器（Object Detectors ），用监测数据集的数据学习物体的准确位置，用分类数据集的数据来增加分类的类别量、提升健壮性。 YOLO9000就是使用联合训练算法训练出来的，他拥有9000类的分类信息，这些分类信息学习自ImageNet分类数据集，而物体位置检测则学习自COCO检测数据集。
All of our code and pre-trained models are available online at http://pjreddie.com/yolo9000/
BETTER
YOLO一代有很多缺点，作者希望改进的方向是:改善recall，提升定位的准确度，同时保持分类的准确度。 目前计算机视觉的趋势是更大更深的网络，更好的性能表现通常依赖于训练更大的网络或者把多种model综合到一起。但是YOLO v2则着力于简化网络。具体的改进见下表：

High resolution classifier
目前业界标准的检测方法，都要先把分类器（classifier）放在ImageNet上进行预训练。从Alexnet开始，大多数的分类器都运行在小于256256的图片上。而现在YOLO从224224增加到了448448，这就意味着网络需要适应新的输入分辨率。 为了适应新的分辨率，YOLO v2的分类网络以448448的分辨率先在ImageNet上进行Fine Tune，Fine Tune10个epochs，让网络有时间调整他的滤波器（filters），好让其能更好的运行在新分辨率上，还需要调优用于检测的Resulting Network。最终通过使用高分辨率，mAP提升了4%。

Convolution with anchor boxes
YOLO一代包含有全连接层，从而能直接预测Bounding Boxes的坐标值。 Faster R-CNN的方法只用卷积层与Region Proposal Network来预测Anchor Box的偏移值与置信度，而不是直接预测坐标值。作者发现通过预测偏移量而不是坐标值能够简化问题，让神经网络学习起来更容易。 所以最终YOLO去掉了全连接层，使用Anchor Boxes来预测 Bounding Boxes。作者去掉了网络中一个Pooling层，这让卷积层的输出能有更高的分辨率。收缩网络让其运行在416416而不是448448。由于图片中的物体都倾向于出现在图片的中心位置，特别是那种比较大的物体，所以有一个单独位于物体中心的位置用于预测这些物体。YOLO的卷积层采用32这个值来下采样图片，所以通过选择416416用作输入尺寸最终能输出一个1313的Feature Map。 使用Anchor Box会让精确度稍微下降，但用了它能让YOLO能预测出大于一千个框，同时recall达到88%，mAP达到69.2%。

Dimension clusters
之前Anchor Box的尺寸是手动选择的，所以尺寸还有优化的余地。 为了优化，在训练集（training set）Bounding Boxes上跑了一下k-means聚类，来找到一个比较好的值。 如果我们用标准的欧式距离的k-means，尺寸大的框比小框产生更多的错误。因为我们的目的是提高IOU分数，这依赖于Box的大小，所以距离度量的使用：

Fine-Grained Features
YOLO修改后的Feature Map大小为1313，这个尺寸对检测图片中尺寸大物体来说足够了，同时使用这种细粒度的特征对定位小物体的位置可能也有好处。Faster F-CNN、SSD都使用不同尺寸的Feature Map来取得不同范围的分辨率，而YOLO采取了不同的方法，YOLO加上了一个Passthrough Layer来取得之前的某个2626分辨率的层的特征。这个Passthrough layer能够把高分辨率特征与低分辨率特征联系在一起，联系起来的方法是把相邻的特征堆积在不同的Channel之中，这一方法类似与Resnet的Identity Mapping，从而把2626512变成13132048。YOLO中的检测器位于扩展后（expanded ）的Feature Map的上方，所以他能取得细粒度的特征信息，这提升了YOLO 1%的性能。

Multi-ScaleTraining
作者希望YOLO v2能健壮的运行于不同尺寸的图片之上，所以把这一想法用于训练model中。 区别于之前的补全图片的尺寸的方法，YOLO v2每迭代几次都会改变网络参数。每10个Batch，网络会随机地选择一个新的图片尺寸，由于使用了下采样参数是32，所以不同的尺寸大小也选择为32的倍数{320，352…..608}，最小320320，最大608608，网络会自动改变尺寸，并继续训练的过程。 这一政策让网络在不同的输入尺寸上都能达到一个很好的预测效果，同一网络能在不同分辨率上进行检测。当输入图片尺寸比较小的时候跑的比较快，输入图片尺寸比较大的时候精度高，所以你可以在YOLO v2的速度和精度上进行权衡。 Figure4，Table 3：在voc2007上的速度与精度

Further Experiments

Faster
YOLO使用的是Googlelent[架构]，比VGG-16快，YOLO完成一次前向过程只用8.52 billion 运算，而VGG-16要30.69billion，但是YOLO精度稍低于VGG-16。
Draknet19
YOLO v2基于一个新的分类model，有点类似与VGG。YOLO v2使用3*3filter，每次Pooling之后都增加一倍Channels的数量。YOLO v2使用全局平均Pooling，使用Batch Normilazation来让训练更稳定，加速收敛，使model规范化。 最终的model–Darknet19，有19个卷积层和5个maxpooling层，处理一张图片只需要5.58 billion次运算，在ImageNet上达到72.9%top-1精确度，91.2%top-5精确度。

Training for classification
网络训练在 ImageNet 1000类分类数据集，训练了160epochs，使用随机梯度下降，初始学习率为0.1， polynomial rate decay with a power of 4, weight decay of 0.0005 and momentum of 0.9 。训练期间使用标准的数据扩大方法：随机裁剪、旋转、变换颜色（hue）、变换饱和度（saturation）， 变换曝光度（exposure shifts）。 在训练时，把整个网络在更大的448*448分辨率上Fine Turnning 10个 epoches，初始学习率设置为0.001，这种网络达到达到76.5%top-1精确度，93.3%top-5精确度。

Training for detection
网络去掉了最后一个卷积层，而加上了三个33卷积层，每个卷积层有1024个Filters，每个卷积层紧接着一个11卷积层， with the number of outputs we need for detection。 对于VOC数据，网络预测出每个网格单元预测五个Bounding Boxes，每个Bounding Boxes预测5个坐标和20类，所以一共125个Filters，增加了Passthough层来获取前面层的细粒度信息，网络训练了160epoches，初始学习率0.001，dividing it by 10 at 60 and 90 epochs，a weight decay of 0.0005 and momentum of 0.9，数据扩大方法相同，对COCO与VOC数据集的训练对策相同。

Stronger
在训练的过程中，当网络遇到一个来自检测数据集的图片与标记信息，那么就把这些数据用完整的YOLO v2 loss功能反向传播这个图片。当网络遇到一个来自分类数据集的图片和分类标记信息，只用整个结构中分类部分的loss功能反向传播这个图片。 但是检测数据集只有粗粒度的标记信息，像“猫“、“ 狗”之类，而分类数据集的标签信息则更细粒度，更丰富。比如狗这一类就包括”哈士奇“”牛头梗“”金毛狗“等等。所以如果想同时在监测数据集与分类数据集上进行训练，那么就要用一种一致性的方法融合这些标签信息。 再者，用于分类的方法，大多是用softmax layer方法，softmax意味着分类的类别之间要互相独立的。而盲目地混合数据集训练，就会出现比如：检测数据集的分类信息中”狗“这一分类，在分类数据集合中，就会有的不同种类的狗”哈士奇“”牛头梗“”金毛“这些分类，这两种数据集之间的分类信息不相互独立。所以使用一种多标签的model来混合数据集，假设一个图片可以有多个分类信息，并假定分类信息必须是相互独立的规则可以被忽略。
Hierarchical classification
WordNet的结构是一个直接图表（directed graph），而不是树型结构。因为语言是复杂的，狗这个词既属于‘犬科’又属于‘家畜’两类，而‘犬科’和‘家畜’两类在wordnet中则是同义词，所以不能用树形结构。 作者希望根据ImageNet中包含的概念来建立一个分层树，为了建立这个分层树，首先检查ImagenNet中出现的名词，再在WordNet中找到这些名词，再找到这些名词到达他们根节点的路径（在这里设为所有的根节点为实体对象（physical object））。在WordNet中，大多数同义词只有一个路径，所以首先把这条路径中的词全部都加到分层树中。接着迭代地检查剩下的名词，并尽可能少的把他们添加到分层树上，添加的原则是取最短路径加入到树中。 为了计算某一结点的绝对概率，只需要对这一结点到根节点的整条路径的所有概率进行相乘。所以比如你想知道一个图片是否是Norfolk terrier的概率，则进行如下计算：

Datasets combination with wordtree
用WordTree 把数据集合中的类别映射到分层树中的同义词上，例如上图Figure 6，WordTree混合ImageNet与COCO。

Joint classification and detection
作者的目的是：训练一个Extremely Large Scale检测器。所以训练的时候使用WordTree混合了COCO检测数据集与ImageNet中的Top9000类，混合后的数据集对应的WordTree有9418个类。另一方面，由于ImageNet数据集太大了，作者为了平衡一下两个数据集之间的数据量，通过过采样（oversampling）COCO数据集中的数据，使COCO数据集与ImageNet数据集之间的数据量比例达到1：4。 YOLO9000的训练基于YOLO v2的构架，但是使用3priors而不是5来限制输出的大小。当网络遇到检测数据集中的图片时则正常地反方向传播，当遇到分类数据集图片的时候，只使用分类的loss功能进行反向传播。同时作者假设IOU最少为 .3。最后根据这些假设进行反向传播。
使用联合训练法，YOLO9000使用COCO检测数据集学习检测图片中的物体的位置，使用ImageNet分类数据集学习如何从大量的类别中进行分类。 为了评估这一方法，使用ImageNet Detection Task对训练结果进行评估。 评估结果： YOLO9000取得19.7mAP。 在未学习过的156个分类数据上进行测试，mAP达到16.0。 YOLO9000的mAP比DPM高，而且YOLO有更多先进的特征，YOLO9000是用部分监督的方式在不同训练集上进行训练，同时还能检测9000个物体类别，并保证实时运行。

虽然YOLO9000对动物的识别性能很好，但是对类别为”sungalsses“或者”swimming trunks“这些衣服或者装备的类别，它的识别性能不是很好，见table 7。这跟数据集的数据组成有很大关系。