Intersection Over Union， Non-max Suppression，Anchor Boxes

1. Intersection Over Union

IoU，即交集与并集之比，可以用来评价目标检测区域的准确性。

如上图所示，红色方框为真实目标区域，蓝色方框为检测目标区域。两块区域的交集为绿色部分，并集为紫色部分。蓝色方框与红色方框的接近程度可以用IoU比值来定义：

IoU可以表示任意两块区域的接近程度。IoU值介于0～1之间，且越接近1表示两块区域越接近。

2. Non-max Suppression

YOLO算法中，可能会出现多个网格都检测出到同一目标的情况，例如几个相邻网格都判断出同一目标的中心坐标在其内。

上图中，三个绿色网格和三个红色网格分别检测的都是同一目标。那如何判断哪个网格最为准确呢？方法是使用非最大值抑制算法。

非最大值抑制（Non-max Suppression）做法很简单，图示每个网格的Pc值可以求出，Pc值反映了该网格包含目标中心坐标的可信度。首先选取Pc最大值对应的网格和区域，然后计算该区域与所有其它区域的IoU，剔除掉IoU大于阈值（例如0.5）的所有网格及区域。这样就能保证同一目标只有一个网格与之对应，且该网格Pc最大，最可信。接着，再从剩下的网格中选取Pc最大的网格，重复上一步的操作。最后，就能使得每个目标都仅由一个网格和区域对应。如下图所示：

总结一下非最大值抑制算法的流程：

• 1. 剔除Pc值小于某阈值（例如0.6）的所有网格；

• 2. 选取Pc值最大的网格，利用IoU，摒弃与该网格交叠较大的网格；

• 3. 对剩下的网格，重复步骤2。

3. Anchor Boxes

到目前为止，我们介绍的都是一个网格至多只能检测一个目标。那对于多个目标重叠的情况，例如一个人站在一辆车前面，该如何使用YOLO算法进行检测呢？方法是使用不同形状的Anchor Boxes。

如下图所示，同一网格出现了两个目标：人和车。为了同时检测两个目标，我们可以设置两个Anchor Boxes，Anchor box 1检测人，Anchor box 2检测车。也就是说，每个网格多加了一层输出。原来的输出维度是 3 x 3 x 8，现在是3 x 3 x 2 x 8（也可以写成3 x 3 x 16的形式）。这里的2表示有两个Anchor Boxes，用来在一个网格中同时检测多个目标。每个Anchor box都有一个Pc值，若两个Pc值均大于某阈值，则检测到了两个目标。

 

在使用YOLO算法时，只需对每个Anchor box使用上一节的非最大值抑制即可。Anchor Boxes之间并行实现。

顺便提一下，Anchor Boxes形状的选择可以通过人为选取，也可以使用其他机器学习算法，例如k聚类算法对待检测的所有目标进行形状分类，选择主要形状作为Anchor Boxes。