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本文目录一览：
- 1、yolo算法是什么?
- 2、目标检测-YOLOv3
- 3、YOLOV4简介
- 4、如何学习yolo?
yolo算法是什么?
1、YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchorbox将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO系列算法。
2、Yolo算法***用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。
3、YOLO 是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中检测交通信号、人员、停车计时器和动物。YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。
目标检测-YOLOv3
1、不过待改进的地方有在小目标上召回率不高，靠近的群体目标检测效果不好，检测精度还有优化空间。
2、yolo_v3只会对1个prior进行操作，也就是那个最佳prior。而logistic回归就是用来从9个anchor priors中找到objectness score（目标存在可能性得分）最高的那一个。
3、经典的目标检测网络RCNN系列分为两步，目标proposal和目标分类。而Faster-RCNN中把目标proposal和目标分类作为一个网络的两个分支分别输出，大大缩短了计算时间。
4、YOLOv3每个cell预测三个边界框。 如果对象的中心（GT框中心）落在该cell感受野范围内，我们希望预测图的每个单元格都能通过其中一个边界框预测对象。
5、R-CNN系列算法需要先产生候选区域，再对候选区域做分类和位置坐标的预测，这类算法被称为两阶段目标检测算法。
6、YOLOv3的改动主要有如下几点：不过如果要求更精准的预测边框，***用COCO AP做评估标准的话，YOLO3在精确率上的表现就弱了一些。如下图所示。 当前目标检测模型算法也是层出不穷。在two-stage领域， 2017年Facebook提出了mask R-CNN 。
YOLOV4简介
1、YOLOV4是YOLO系列一个重大的更新，其在COCO数据集上的平均精度（AP）和帧率精度（FPS）分别提高了10%和12%，并得到了JosephRedmon的官方认可，被认为是当前最强的实时对象检测模型之一。
2、年4月，YOLO v4重磅发布。其在MS COCO数据集上的精度达到了45% AP，速度达到65FPS，与 YOLO v3相***别提高了 10% 和 12%。
3、cspdarknet53属于cnn。Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架。YOLOv4 使用 CSPDarknet53 CNN，这意味着它的目标检测主干使用了 Darknet53，共有 53 个卷积层。
4、在YOLO v4中被提及的激活函数有： ReLU， Leaky ReLU， PReLU， ReLU6， SELU， Swish， Mish其中Leaky ReLU， PReLU难以训练，ReLU6转为量化网络设计，对于普通人来说，这些函数有些难以理解，但接触过后就知道并不难。
5、Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。因而此次我们主要介绍一下SSD和YOLO系列框架。
6、yolo系列和ssd发表的时间顺序是yolov1，ssd，yolov2，yolov3，当然现在yolov4也出现了。这个是我之前在看完yolov1之后阅读ssd论文的时候记录的笔记，因此会涉及到很多和yolov1实现的对比。
如何学习yolo?
1、预训练。使用 ImageNet 1000 类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个***erage池化层+1个全连接层。训练图像分辨率resize到224x224。
2、用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1，v2，v3）和SSD为代表。Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。
3、如果你够厉害的话也可以针对v5的一个板块提出自己新的算法，比如改进CIOU之类的。文献综述好好写，论文格式好好弄。主要是因为yolo本身的思想已经很成熟了，在这个框架下的确很难做出些通用性的创新和提升。
4、tune这个预训练模型160个epoch，学习率***用0.001，并且在第60和90epoch的时候将学习率除以10，weight decay***用0.0005。
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