研究 | YOLO一眼就能认出你:看一个神经网络如何全视野实时检测目标
作者 | Joseph Redmon的 & Ali Farhadi
编译|AI100(rgznai100)
YOLO全名You only look once(你只需要看一眼),是一个用于摄像头的实时目标检测系统。它能分辨出6000种物体,可在Titan X显卡上以40-90FPS的帧率处理视频。
007跑得再快,它看上一眼也能记住:
YOLO的作者是华盛顿大学(保罗·艾伦母校)的Joseph Redmon和保罗·艾伦AI研究所的Ali Farhadi,该项目目前已经开源,代码用C和CUDA写成,还有训练好的参数供你下载。
YOLO在原理上不同于过往的目标检测系统,人们过去只是把分类器和定位器的模型重用到目标检测上,用以监控摄像头视野中的多处位置和区域,得分最高的区域就被认为是发现目标。
YOLO的神经网络则可以监控摄像头的整个视野,如下图所示,它把整个视野的图像分成13×13的方格细胞:
每个方格细胞负责预测5个目标框,并以目标框来描述神经网络所检测到的物体:
不过,YOLO所输出的置信度数值,并非针对它所要识别的目标,而是目标框形状的契合程度。置信度越高,目标框就越粗:
目标框确定后,方格细胞便据此来预测目标的分类。以PASCAL VOC图像数据集为例,YOLOh很轻松就能辨别出20种不同的目标:自行车、船、汽车、猫、狗、人……
与基于分类器的老式系统不同,YOLO仅运行一个神经网络就能实时检测目标,相比要运行数千个神经网络才能检测目标的R-CNN系统,它能快上1000倍。
YOLO项目的详细信息如下:
论文 - https://arxiv.org/abs/1612.08242
项目页面 - https://pjreddie.com/darknet/yolo/
模型代码 - https://github.com/pjreddie/darknet
258M参数下载 - https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
参考内容:
http://machinethink.net/blog/object-detection-with-yolo/
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