结果展示
其中绿线是我绘制的图像划分网格。
这里的loss是我训练的 0.77 ，由于损失函数是我自己写的，所以可能跟大家的不太一样，这个不重要，重要的是学习思路。
重点提示
yolov1是一个目标检测的算法，他是一阶段的检测算法。
一阶段（
one-stage）：检测物体的同时进行分类。（代表论文：yolov1 - yolov5）二阶段（
two-stage）：先检测出物体，再进行分类。（代表论文：rcnn，fast-rcnn）
重点要理解yolov1的数据特征标注方式。
只有理解了数据特征的标注方式才可以理解他为什么可以起作用。
论文剖析
1、理解
VOC数据集的数据形式。2、从
VOC数据集中提取出标注好的数据特征。3、
yolov1的数据组织。4、
yolov1的算法模型。5、
yolov1的准确率评估方式（IOU）。6、
yolov1的损失函数。
理解VOC数据集
首先需要知道我们使用的数据集的形式，因为每一个数据集的特征标注以及组织方式都不同。
我们可以去官网下载voc的数据集，这里使用的是voc2012数据集。
VOC数据集镜像网站. 下载voc2012的Train/Validation Data (1.9 GB)。
数据集下载之后解压出来是这样子：
每个文件夹存放的啥都标注好了，我们这里用不到那么多。
我们只用jpg原图，以及每个原图中目标的位置即可。（下边图片中画红框的两个文件夹）
但是我们发现，Annotations文件夹中的目标位置信息是存放在xml中，所以我们往下分析一个xml文件看看。
<filename>: 表示这个文件是对应于哪一个jpg图片的。
<size>：表示对应的jpg图片大小。
<object>：就是这个图片中的目标在图片中的信息。包括：目标名字，是否难识别，以及目标在整个图片中的坐标位置。（有几个 object 就是有几个目标）
提取目标初始数据
上边我们分析出每个图片中有什么目标都是存储在
xml文件中的，所以我们需要将xml文件的目标与类别数据提取出来，以便我们使用。
思路：
-
1、使用库
xml.etree.ElementTree读取xml格式的文件，从中提取出每一个xml文件中的所有<ojgect>标签数据（个数就是目标的数量）。 -
2、将
<object>标签提取出类别、xmin、ymin、xmax、ymax，并且将其归一化为类别、x、y、w、h。
归一化就是根据从目标中提取出的
xmin、ymin、xmax、ymax得到目标的宽高，分别除以整个图片的宽高。
x：目标的中心位置x坐标。y：目标的中心位置y坐标。w：目标的宽度，h：目标的高度。
- 3、然后将归一化的数据按照上面的格式，整理为labels文件。
每一个
labels文件对应于一个图片，labels文件中的每一行就是这个图片中的一个目标的类别、x、y、w、h数据（一个图片有几个目标，对应的labels文件就有几行）。
例子：
针对如下xml文件，可以得知：
- 对应的
jpg图片是2007_000042.jpg，并且图片的大小是500*335的三色图（这里的图片大小就是用来归一化的）。- 含有两个
<object>标签，所以这个图片中有两个目标，并且目标的类别、位置坐标可以根据name、xmin、ymin、xmax、ymax得到。
<annotation>
<folder>VOC2012</folder>
<filename>2007_000042.jpg</filename>
<source>
<database>The VOC2007 Database</database>
<annotation>PASCAL VOC2007</annotation>
<image>flickr</image>
</source>
<size>
<width>500</width>
<height>335</height>
<depth>3</depth>
</size>
<segmented>1</segmented>
<object>
<name>train</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>1</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>263</xmin>
<ymin>32</ymin>
<xmax>500</xmax>
<ymax>295</ymax>
</bndbox>
</object>
<object>
<name>train</name>
<pose>Unspecified</pose>
<truncated>1</truncated>
<difficult>0</difficult>
<bndbox>
<xmin>1</xmin>
<ymin>36</ymin>
<xmax>235</xmax>
<ymax>299</ymax>
</bndbox>
</object>
</annotation>
大致如下：绿色框 与 蓝色框 分别是两个目标。
使用xml文件中已有数据，得到 labels文件如下：
其中每一行是一个物体，每行的数据表示的意义是：
类别,x,y,w,h. （数据都是归一化过了）
所以，这个就是最初的labels文件的形式。
下一步就是将这个初始labels文件数据形式，组织成可以 直接与对应图片运行 的数据形式。
YOLOV1的数据组织
其实yolo的思想可以用一句话来代替：将一个张图片划分网格(通常是
7*7)，然后找目标的中心落在那个网格中(得到目标中心点坐标)，并且以中心点坐标为参考找出目标边框的宽与高。
将图片进行网格划分
如图，针对图片进行
7*7的网格划分。
找目标物体中心落所在的网格
所以这个图片中的两个目标
cat与person的中心点分别落在网格中的（5，1）与（3，4）两个位置，并且可以知道这个中心点相对于当前网格的坐标（就是紫色框表示的内容）。
目标物体的宽高
在物体中心点找出之后，以中心点为坐标找出边框的宽与高即可。
经过上边的分析，我们可以发现：想要确定一个物体，只要知道它的中心点坐标，以及相对于中心点坐标的物体宽高即可。
所以：当我们的模型拿到一张图片之后
- 首先，将图片进行网格划分。
- 然后，判断每一个小网格中是否有物体。
- 如果预测有物体就预测出物体相对于本网格的坐标，以及相对于本坐标的物体宽高。
labels的组织方式
labels的数据都是来自上边xml中提取的数据。
经过上边yolo运作流程的讲解，可以得知labels数据需要 针对每一个小网格 组织出：相对于当前网格中心点的坐标，宽高，预测概率，目标类别。
其中：
- 预测概率的值是 1或0，有目标的时候预测值是1，没目标的时候预测值是0。
- 这里用20个类别，每一个网格预测的目标是什么类别，则对应的类别数字为1，否则为0 （细节见下图）。
注意：由于每一个网格中可能会有多个目标的中心点，所以这里的labels组织的时候，将每个格子预测两个中心点。（细节见下图）
这个图是所有网格的数据形式。数据长度为30.
**这个图中的所有数据都可以根据 上文从xml中提取的数据得到。 **
由此可知，每个网格的labels是由长度为30的上述数据组成的；因为我们的图片划分为7*7个网格，所以就是有7*7个长度为30的数据组成整个图片的lables。即整张图片的labels数据形式为：7*7*30。labels数据矩阵如下图所示。
所以，我们输入网络的数据就是图片转为tensor的数据，inputs维度为：[batchsize，3，448，448].
网络的输入labels维度为：[batchsize，30，7，7]. 就是上边的数据矩阵。
网络的输出：[batchsize，30，7，7].
ok，上边的数据组织完成，那么接下来就是将组织好的 inputs 与 labels 送入网络训练即可。
YOLOV1模型
- 网络有24个卷积层，然后是2个全连接层，简化了1×1还原层，由3×3个卷积层组成。
- （原文使用的是imageNet作为预处理模型，然后后边的输出重写成所需要的输出。）
- 我这里使用的是基于resnet的预处理模型。
评估标准IOU
IOU就是交并比，因为原来有一个正确的目标边框数据，此时我们预测一个边框数据之后，计算出两个边框相交的面积，在计算出相并的面积，然后求出比值，就是交并比。
交并比越 大 ，说明两个框子越相似，说明预测结果越好。最大 IOU=1 ，就是预测框与真实框重合。
交并比越 小 ，说明两个框子越不相似，说明预测结果越差。最小 IOU=0 ，就是预测框与真实框没有一点相交的地方。
损失函数
三部分组成。
