YOLO 模型是一种 one-stage 的目标检测方法，相较于 two-stage 的 R-CNN 目标检测方法速度更快，更加适合实时物体检测场景。我们通过以下几个方面来了解下算法思想：

1. YOLO V1 模型的输入输出
2. YOLO V1 模型的损失函数

1. YOLO V1 输入和输出

YOLO V1 输入图像大小是 448×448，输出则是 7x7x30 的结果，这个结果怎么理解？

我们可以理解为，模型将输入的 448×448 分割成了 7×7 个网络，每个网格中就包含了模型的预测结果，这些信息都存储在长度为 30 的张量中，具体如下图所示：

1. 前 10 个位置存储了两组预测的边框参数，每一组边框参数为: \((C, c_x, c_y, w, h)\)
2. C 表示置信度，用于判断边框内是否包含物体，该值越大越说明模型认为该边框内越可能存在物体；
3. \(c_x、c_y\) 表示相对于网格位置的偏移量
4. \(w、h\) 表示相对于原图像的比例。假设：输入图像是 100×200，w=0.3, h=0.4，则预测的边框宽高为 30×80
5. 后 20 个位置表示是 20 个类别的预测分数，如果我们有 40 个类别，这地方就可以有 40 个值

2. YOLO V1 模型的损失函数

损失函数中包含三部分的损失计算，分别是：边框损失、置信度损失、以及预测类别的损失。这三项都是计算的平方损失。

Part.1 只计算包含物体的边框的损失，对于那些不包含物体的边框直接忽略。我们知道一个物体对应输出了 2 个边框，这里由与真实边框 IOU 最大的边框来反向传播。

Part.2 计算置信度损失时，作者考虑了包含物体、不包含物体的边框置信度。这里包含仍然指的是 IOU 最大的那个边框。模型尽量提升包含物体边框的置信度，降低不包含物体的边框的置信度。作者设置 \(λ_{noobj}=0.5\)

Part.3 计算的是包含物体的网格的概率平方和损失，正确类别的概率往 1 的方向学，不正确的类别概率往 0 方向学。