从 YOLOv1 到 YOLOv2：目标检测的进化之路

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从 YOLOv1 到 YOLOv2：目标检测的进化之路

引言

你有没有想过，当你用手机拍一张照片，里面的人、车、狗是怎么被自动识别出来的？这背后靠的就是目标检测技术。目标检测是计算机视觉中的一个重要领域，它不仅要回答“图片里有什么”，还要告诉你“这些东西在哪里”。今天，我们要聊的是目标检测领域的两个经典模型：YOLOv1 和 YOLOv2。它们的名字听起来很酷——“You Only Look Once”（你只看一次），不仅名字帅，性能也很强。这篇博客将带你走进 YOLO 的世界，聊聊它们的原理、区别，以及那些听起来高大上的概念，比如 mAP、FPS、IoU 等。我们会尽量用大白话解释，并在后面深入讲解数学公式和代码实现，让你轻松看懂！

第一部分：YOLOv1——目标检测的“快男”

YOLOv1 的诞生

YOLOv1 是 2015 年由 Joseph Redmon 等人提出的，它最大的特点就是“快”。在它之前，很多目标检测模型（比如 R-CNN 系列）需要先找“可能有东西”的区域（region proposal），再去分类，这样速度很慢。而 YOLOv1 说：“我不要两步走，我要一步到位！”它把目标检测看成一个回归问题，直接从整张图片预测出物体的位置和类别。

YOLOv1 的原理

想象你在玩一个游戏，面前有一张网格地图，地图被分成 7×7 的小格子。你的任务是：每个格子告诉我，里面有没有东西（比如人、车、猫），如果有，它是什么，在格子里的具体位置是哪儿。YOLOv1 就是这么干的。它把图片分成 S×S 的网格（默认是 7×7），每个格子负责预测：

1. 有没有物体（用一个概率值表示，叫做“置信度”）。
2. 物体的边界框（bounding box，用 4 个数字表示：中心点 x、y 坐标，宽度 w，高度 h）。
3. 物体是什么类别（比如 20 个类别，就预测 20 个概率值）。

每个格子可以预测 B 个边界框（YOLOv1 里 B=2），所以一张图片总共预测 S×S×B 个边界框。最终，模型会输出一个巨大的张量（tensor），比如 7×7×30（后面会解释为什么是 30）。

网络架构

YOLOv1 的网络灵感来自 GoogleNet，用了 24 个卷积层（卷积层就像是图片的“特征提取器”）和 2 个全连接层（全连接层负责把特征整合起来做预测）。输入一张 448×448 的图片，经过层层卷积，最后输出 7×7×30 的张量。为什么是 30 呢？因为每个格子预测 2 个边界框（每个框有 5 个数：x, y, w, h + 置信度），加上 20 个类别的概率，所以是 2×5 + 20 = 30。

损失函数详解

损失函数是模型的“老师”，告诉它预测得好不好。YOLOv1 的损失函数有三部分，我们来详细拆解一下：

别被公式吓到，我们拆解开来看。

通俗解释

简单说，YOLOv1 的损失函数就像一个评分表：框的位置准不准（定位），有没有物体猜得对不对（置信度），类别分得清不清楚（分类）。通过调整权重（

从 YOLOv1 到 YOLOv2：目标检测的进化之路

引言

你有没有想过，当你用手机拍一张照片，里面的人、车、狗是怎么被自动识别出来的？这背后靠的就是目标检测技术。目标检测是计算机视觉中的一个重要领域，它不仅要回答“图片里有什么”，还要告诉你“这些东西在哪里”。今天，我们要聊的是目标检测领域的两个经典模型：YOLOv1 和 YOLOv2。它们的名字听起来很酷——“You Only Look Once”（你只看一次），不仅名字帅，性能也很强。这篇博客将带你走进 YOLO 的世界，聊聊它们的原理、区别，以及那些听起来高大上的概念，比如 mAP、FPS、IoU 等。我们会尽量用大白话解释，并在后面深入讲解数学公式和代码实现，让你轻松看懂！

第一部分：YOLOv1——目标检测的“快男”

YOLOv1 的诞生

YOLOv1 是 2015 年由 Joseph Redmon 等人提出的，它最大的特点就是“快”。在它之前，很多目标检测模型（比如 R-CNN 系列）需要先找“可能有东西”的区域（region proposal），再去分类，这样速度很慢。而 YOLOv1 说：“我不要两步走，我要一步到位！”它把目标检测看成一个回归问题，直接从整张图片预测出物体的位置和类别。

YOLOv1 的原理

想象你在玩一个游戏，面前有一张网格地图，地图被分成 7×7 的小格子。你的任务是：每个格子告诉我，里面有没有东西（比如人、车、猫），如果有，它是什么，在格子里的具体位置是哪儿。YOLOv1 就是这么干的。它把图片分成 S×S 的网格（默认是 7×7），每个格子负责预测：

1. 有没有物体（用一个概率值表示，叫做“置信度”）。
2. 物体的边界框（bounding box，用 4 个数字表示：中心点 x、y 坐标，宽度 w，高度 h）。
3. 物体是什么类别（比如 20 个类别，就预测 20 个概率值）。

每个格子可以预测 B 个边界框（YOLOv1 里 B=2），所以一张图片总共预测 S×S×B 个边界框。最终，模型会输出一个巨大的张量（tensor），比如 7×7×30（后面会解释为什么是 30）。

网络架构

YOLOv1 的网络灵感来自 GoogleNet，用了 24 个卷积层（卷积层就像是图片的“特征提取器”）和 2 个全连接层（全连接层负责把特征整合起来做预测）。输入一张 448×448 的图片，经过层层卷积，最后输出 7×7×30 的张量。为什么是 30 呢？因为每个格子预测 2 个边界框（每个框有 5 个数：x, y, w, h + 置信度），加上 20 个类别的概率，所以是 2×5 + 20 = 30。

损失函数详解

损失函数是模型的“老师”，告诉它预测得好不好。YOLOv1 的损失函数有三部分，我们来详细拆解一下：

别被公式吓到，我们拆解开来看。

通俗解释

简单说，YOLOv1 的损失函数就像一个评分表：框的位置准不准（定位），有没有物体猜得对不对（置信度），类别分得清不清楚（分类）。通过调整权重（

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