yolo1是端對端的目標檢測模型，參考**為you only look once:unified, real-time object detection
主要思想是將分割成cell_size * cell_size的格仔，每個格仔裡只包含乙個目標，通過網路來輸出每個格仔的目標值，其中判斷格仔中是否有目標即判斷目標中心點是否在對應格仔中。
模型大致結構圖如下：
模型經過多層卷積和全連線層，將最終輸出尺寸為[batch,cell_size * cell_size * (num_classes+ box_per_cell* 5)]。
簡單介紹一下輸出的表示:
通過reshape分成[batch,cell_size,cell_size,num_classes]表示每個格仔對應的類別;
[batch_,cell_size,cell_size,box_per_cell]表示每個格仔中是否存在目標的置信度，之所以選擇兩個box_per_cell是為了讓**精度更準確，通俗來講就是三個臭皮匠頂乙個諸葛亮;
[batch,cell_size,cell_size,box_per_cell,4]表示每個格仔每個選框中的目標框的座標值，4個值分別為目標的中心橫縱座標偏移值x,y，目標的長寬w,h，但都經過一定歸一化處理。x,y是相對於格仔的偏移量經過了除以整個大小的歸一化。
舉例說明:
就是原圖目標的中心座標是x1,y1,原圖寬高分別為w1,h1假設目標中心坐落在下標為[0,1]的格仔裡，即int(x1/image_size* cell_size),int(y1/image_size* cell_size)=0,1,此時對應格仔的目標置信度應該都為1,x和y應該是相對於[0,1]這個格仔的偏移量，具體演算法是：x=x1/image_size* cell_size-0,y=y1/image_size* cell_size-1。
w,h也進行歸一化但還要開方，具體演算法為：w=square(w1/image_size),h=square(h1/image_size),歸一化可以把數值指定在一定範圍有利於訓練，把w,h開方，是因為w，h的值不同於x,y是格仔的偏移量限定於一定區間，w,h是針對整個而言，變化沒那麼平緩，所以進行開方。
真實訓練資料也按上述方法來處理，只不過剛開始的shape是[cell_size,cell_size,4]然後將它reshape成[cell_size,cell_size,1,4]再複製成[batch,cell_size,cell_size,box_per_cell,4]
關於損失函式計算有目標損失，無目標損失，類別損失，目標框損失，佔比不同，實際顯示要加上非極大值抑制，把兩個很相近的目標框只保留置信度高的。
關於yolo v2 網上部落格大致內容介紹很詳細，可以參考**yolo9000: better, faster, stronger
我主要介紹它的訓練資料長什麼樣，這也是困擾我好久的。yolo v2 加了anchor box為上述每個格仔提供多個目標的可能，真實值的目標要與anchor box計算iou值，大於閾值才保留，否則保留iou值最大的目標，這樣label的shape就變成了[batch, cell_size, cell_size, n_anchors, num_clsses+5],相關座標x,y,w,h和yolo1處理方式也些許不同，感興趣的同學可以去參考**。
**只針對於yolo1的訓練和測試，實現自己從頭開始訓練yolo,本測試**支援攝像頭
主要環境配置為：
ubuntu 16.04
python 3.5.5
tensorflow 1.4.1
opencv 3.4.1
**實現詳情見我的github，中文注釋，清晰易懂，還請大家批評指正
YOLO1學習筆記
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