主要是一些细节理解，大体上的方法网上一大堆。
- SSD
- YOLO系列
- RCNN系列
- 结构
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损失
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$alpha$ 论文中设置为1
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$l_i^m$ : the predicted box -
$\hat g_j^{cx}$ : GT的偏置，由GT值和Anchor计算的来 -
$x_{i,j}^p = {0,1}$ 如果第$i$-th个anchor对应第$j$-th类别p的GT值。
- 由两部分组成一部分是正样本的softmax，一部分是负样本的log损失
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采样策略
- 1：3正负样本采样，对于负样本，先对分数排序再采样。
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GT值如何计算（pos/neg如何定义）
- 设置一个IOU，如果和GT值IOU>threshold，则为正（这里是否要NMS？）
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loss:
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$\lambda_{coord}=5, \lambda_{noobj} = .5$ -
对于回归损失，都是用的mse，w,h先开方再回归。
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对于分类损失，包括confidence损失，就是预测框和GT值得IOU。推理时用$Pr(class_i)*IOU_{pred}^{truth}$作为conf.
- yolov2对yolov1的改进主要是一些tricks上的堆叠。
个人认为比较重要的改进：
- 参考ssd/faster rcnn使用了anchor，不同的是yolo是用kmeans对数据进行聚类。
- 参考ssd使用了multi-scale training, 每次随机使用一种input size
- batch normalization，老生长谈
- yolov2参考了ssd/faster rcnn也预测offset，但是和ssd/faster rcnn的计算方法又不一样
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yolov3的改进
- 使用了金字塔结构(Darknet53)
- 分类损失之前用的mse, 改成BCE。
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yolov1输出的参数是$S\times S\times (B\times (4+1)+C)$即每个格子预测一个为同一个类，用$B$个anchor来回归，每个类相同。yolov3输出参数是$S\times S\times (B\times (4+1+C))$（SSD一样，但是SSD中1的含义是背景，而yolov3是置信度）。
- selective search + SVM 分类，相当于先crop再提特征，再分类。
- selective search + softmax
- 提出了ROIpooling。
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rpn
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损失函数和ssd接近，offset的设置和ssd一致。
- CenterNet
- CornerNet
- 两个ROI网络，上面那个ROI网络用来计算HARD EXAMPLE， 每次更新下面的ROI网络然后将权重赋给上面的。
- 难样计算方法：计算ROI损失，用NMS去掉重复的，然后排序，去前N个。
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IoU loss 和 GIoU loss 都是一种回归损失，用于代替smooth L1 Loss.
$$GIoU = IoU - \frac{|C(AUB)|}{C}$$
- 原来的nms只要iou>threshold就会把得分置0，而soft-nms当Iou>threshold时，得分会下降，下降有两种方式，一种是线性加权，一种是高斯加权。
