目标检测算法详解：YOLO与SSD对比解析

目标检测算法详解：YOLO与SSD对比解析

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_44695969/article/details/101777189

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，用于识别图像中的物体并确定其位置。YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）是两种广泛使用的实时目标检测算法。本文将详细介绍这两种算法的核心原理及其优缺点。

YOLO（You Only Look Once）算法

YOLO整体结构

YOLO算法采用了一个统一的网络架构，将图像分类和目标定位两个任务合并为一个。其核心网络基于GoogleNet，后接4个卷积层和2个全连接层。整个网络可以一次性完成目标检测任务。

网格（Grid）系统

YOLO将输入图像（448x448）通过卷积网络处理后，输出一个7x7x30的特征图。这个特征图可以理解为49个单元格，每个单元格负责预测其覆盖区域内的物体信息。

• 单元格（Grid Cell）：每个单元格需要完成两件事：
  1. 预测一个物体类别及其概率值
  2. 预测两个边界框（BBox）的位置和置信度

特征图的维度30可以分解为：4（坐标信息）+ 1（置信度）+ 4（另一个BBox的坐标信息）+ 1（另一个BBox的置信度）+ 20（类别概率）。

网格输出筛选

为了从每个单元格预测的两个BBox中选择最佳的一个，YOLO采用了以下策略：

• 如果单元格内没有物体，置信度设置为0。
• 如果单元格内有物体，置信度等于预测BBox与真实BBox的IoU（交并比）乘积。

最终，每个单元格输出一个置信度最高的BBox和一个概率最大的类别。

非最大抑制（NMS）

在所有单元格的预测结果中，YOLO使用非最大抑制（NMS）算法来过滤掉重叠的BBox。具体步骤如下：

1. 根据BBox的置信度分数进行排序。
2. 选择置信度最高的BBox作为候选。
3. 删除与该候选BBox IoU超过阈值的所有其他BBox。
4. 重复上述过程，直到所有BBox都被处理。

YOLO训练

YOLO的训练过程可以类比为分类任务，每个单元格的预测结果作为一个训练样本。损失函数由三部分组成：

• BBox位置损失
• 置信度损失
• 类别分类损失

与Faster R-CNN的比较

• Faster R-CNN：使用RPN网络生成候选区域，然后对每个候选区域进行分类和定位。
• YOLO：将候选区域生成和分类定位合并为一个步骤，直接输出预测结果。

YOLO的特点：

• 优点：速度快
• 缺点：准确率相对较低
• 对于相互靠近的物体或小群体检测效果不佳，因为每个单元格只预测两个BBox。

SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法

SSD简介

SSD算法结合了YOLO的速度优势和Faster R-CNN的精度优势。其核心思想是在不同尺度的特征图上预测一系列默认边界框（Default Bounding Boxes）的类别和坐标偏移。

SSD结构

SSD基于VGG-16网络，保留前五个卷积层，后接五个新的卷积层。输入图像尺寸为300x300。

SSD流程

SSD引入了Default Box机制，类似于Faster R-CNN中的Anchor机制，但在不同尺度的特征图上生成。具体步骤如下：

1. PriorBox层：生成默认候选框（Default Boxes）。
2. Conv3 x 3：预测位置偏移（4个坐标值）。
3. Conv3 x 3：预测类别置信度（21个类别，包括背景）。

Detector & classifier

以5x5x256的特征图为例，SSD在每个特征点上生成多个Default Boxes。这些Default Boxes类似于Faster R-CNN中的Anchor Boxes，用于预测物体的位置和类别。

与其他算法的比较

从性能对比图可以看出，SSD在保持较高检测速度的同时，也达到了较高的检测精度，是一种兼顾速度和精度的优秀算法。