非极大值抑制

那么可以采用NMS算法来实现这样的效果：首先从所有的检测框中找到置信度最大的那个框，然后挨个计算其与剩余框的IOU，如果其值大于一定阈值（重合度过高），那么就将该框剔除；然后对剩余的检测框重复上述过程，直到处理完所有的检测框。Yolo预测过程也需要用到NMS算法。

yolov1

算法首先把输入图像划分成S*S的格子，然后对每个格子都预测B个bounding boxes，每个bounding box都包含5个预测值：x,y,w,h和confidence。
如果一个物体的中心点落入一个格子，那么这个格子负责预测这个物体。
每个bounding box的confidence和每个类别的score相乘，得到每个bounding box属于哪一类的confidence score。

将原始图片分割成互不重合的小方块，然后通过卷积最后生产这样大小的特征图，可以认为特征图的每个元素也是对应原始图片的一个小方块，然后用每个元素来可以预测那些中心点在该小方格内的目标。

Yolo算法采用一个单独的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。
结构：

Yolo算法将目标检测看成回归问题，所以采用的是均方差损失函数。但是对不同的部分采用了不同的权重值。首先区分定位误差和分类误差。对于定位误差，即边界框坐标预测误差，采用较大的权重。

对于Yolo算法先使用NMS，然后再确定各个box的类别。其基本过程如图12所示。对于98个boxes，首先将小于置信度阈值的值归0，然后分类别地对置信度值采用NMS，这里NMS处理结果不是剔除，而是将其置信度值归为0。最后才是确定各个box的类别，当其置信度值不为0时才做出检测结果输出。

** 那么我们有每个object的标注信息，也就是知道每个object的中心点坐标在输入图像的哪个位置，那么不就相当于知道了每个object的中心点坐标属于哪个grid cell了吗，而只要object的中心点坐标落在哪个grid cell中，这个object就由哪个grid cell负责预测，也就是该grid cell包含这个object。另外由于一个grid cell会预测两个bounding box，实际上只有一个bounding box是用来预测属于该grid cell的object的，因为这两个bounding box到底哪个来预测呢？答案是：和该object的ground truth的IOU值最大的bounding box。**

yolov2

YOLOv1最后采用的是全连接层直接对边界框进行预测，其中边界框的宽与高是相对整张图片大小的，因为需要检测物体大小不同，YOLOv1在训练过程中学习适应不同物体的形状是比较困难的。yolov2移除了全连接层而采用了卷积和anchor boxes来预测边界框

对于YOLOv1，每个cell都预测2个boxes，每个boxes包含5个值：前4个值是边界框位置与大小，最后一个值是置信度（confidence scores，包含两部分：含有物体的概率以及预测框与ground truth的IOU）。但是每个cell只预测一套分类概率值（class predictions，其实是置信度下的条件概率值）,供2个boxes共享。YOLOv2使用了anchor boxes之后，每个位置的各个anchor box都单独预测一套分类概率值，这和SSD比较类似（但SSD没有预测置信度，而是把background作为一个类别来处理）。