YOLOv2框架图+YOLOv2改进之处
BN（Batch Normalization）层简单讲就是对网络的每一层的输入都做了归一化，这样网络就不需要每层都去学数据的分布，收敛会快点。原来的YOLO算法（采用的是GoogleNet网络提取特征）是没有BN层的，因此在YOLOv2中作者为每个卷积层都添加了BN层。另外由于BN可以规范模型，所以本文加入BN后就把dropout去掉了。实验证明添加了BN层可以提高2%的mAP。
在Faster R-CNN中anchor box的大小和比例是按经验设定的，然后网络会在训练过程中调整anchor box的尺寸。但是如果一开始就能选择到合适尺寸的anchor box，那肯定可以帮助网络越好地预测detection。所以作者采用k-means的方式对训练集的bounding boxes做聚类，试图找到合适的anchor box。
和以前的精选boxes维度不同，作者使用了K-means聚类方法类训练bounding boxes，可以自动找到更好的boxes宽高维度。传统的K-means聚类方法使用的是欧氏距离函数，也就意味着较大的boxes会比较小的boxes产生更多的error，聚类结果可能会偏离。为此，作者采用的评判标准是IOU得分（也就是boxes之间的交集除以并集），这样的话，error就和box的尺度无关了，最终的距离函数为：
Faser R-CNN和SSD都在不同层次的特征图上产生区域建议（SSD直接就可看得出来这一点），获得了多尺度的适应性。这里使用了一种不同的方法，简单添加了一个转移层（ passthrough layer），这一层要把浅层特征图（分辨率为26 * 26，是底层分辨率4倍）连接到深层特征图。
这个转移层也就是把高低两种分辨率的特征图做了一次连结，连接方式是叠加特征到不同的通道而不是空间位置，类似于Resnet中的identity mappings。这个方法把26 * 26 * 512的特征图连接到了13 * 13 * 2048的特征图，这个特征图与原来的特征相连接。YOLO的检测器使用的就是经过扩张的特征图，它可以拥有更好的细粒度特征，使得模型的性能获得了1%的提升。（这段理解的也不是很好，要看到网络结构图才能清楚）
原来的YOLO网络使用固定的448 * 448的图片作为输入，现在加入anchor boxes后，输入变成了416 * 416。目前的网络只用到了卷积层和池化层，那么就可以进行动态调整（意思是可检测任意大小图片）。作者希望YOLOv2具有不同尺寸图片的鲁棒性，因此在训练的时候也考虑了这一点。
不同于固定输入网络的图片尺寸的方法，作者在几次迭代后就会微调网络。没经过10次训练（10 epoch），就会随机选择新的图片尺寸。YOLO网络使用的降采样参数为32，那么就使用32的倍数进行尺度池化{320,352，…，608}。最终最小的尺寸为320 * 320，最大的尺寸为608 * 608。接着按照输入尺寸调整网络进行训练。
这种机制使得网络可以更好地预测不同尺寸的图片，意味着同一个网络可以进行不同分辨率的检测任务，在小尺寸图片上YOLOv2运行更快，在速度和精度上达到了平衡。
在小尺寸图片检测中，YOLOv2成绩很好，输入为228 * 228的时候，帧率达到90FPS，mAP几乎和Faster R-CNN的水准相同。使得其在低性能GPU、高帧率视频、多路视频场景中更加适用。
BN层： DarkNet使用了BN层， 这一点带来了2%以上的性能提升。BN层有助于解决反向传播中的梯度消失与爆炸问题， 可以加速模型的收敛， 同时起到一定的正则化作用。 BN层的具体位置是在每一个卷积之后， 激活函数LeakyReLU之前。
·用连续3×3卷积替代了v1版本中的7×7卷积， 这样既减少了计算量， 又增加了网络深度。 此外， DarkNet去掉了全连接层与Dropout层。
·Passthrough层： DarkNet还进行了深浅层特征的融合， 具体方法是将浅层26×26×512的特征变换为13×13×2048， 这样就可以直接与深层13×13×1024的特征进行通道拼接。 这种特征融合有利于小物体的检测，也为模型带来了1%的性能提升。
·由于YOLO v2在每一个区域预测5个边框， 每个边框有25个预测值， 因此最后输出的特征图通道数为125。 其中， 一个边框的25个预测值分别是20个类别预测、 4个位置预测及1个置信度预测值。 这里与v1有很大区别， v1是一个区域内的边框共享类别预测， 而这里则是相互独立的类别预测值。
