生成AIを用いてYOLO v2の論文「YOLO9000: Better, Faster, Stronger (2016)」を読んでみた

#   はじめに

生成AIを用いてYOLO v2の論文「YOLO9000: Better, Faster, Stronger」の内容を(なるべく)把握してみました。(生成AIが)論文の記載内容を始めから最後まで読んで、実際にどのような記載があるのかを把握します。

(論文の分かりやすい解説記事は見るのですが、実際の論文までチェックしないので、生成AIを使って内容を把握してみました。)

YOLOv2は、より高速で軽量なDarknet-19をベースとして(19の畳み込み層と5つのMax Pooling層から構成、少ない演算量で高い分類精度を実現)、検出タスク用に最終層のネットワークを修正し、最終の畳み込み層を削除して3×3の畳み込み層と1×1の畳み込み層を追加、パススルーレイヤーを導入するもの、と分かりました。([末尾の「分かったこと」章を参照](#分かったこと))

以降で、ChatGPTに聞いてみた例を記載します。

##   他例: 同類の方法を使って読んでみた結果

https://qiita.com/dl_from_scratch/items/9ab1877b96943a106576

https://qiita.com/dl_from_scratch/items/3d6ba5ef4d627e6c36cd

##   対象の論文

論文: (YOLO v2に関する論文)

[1612.08242] YOLO9000: Better, Faster, Stronger
https://arxiv.org/abs/1612.08242
(PDF: https://arxiv.org/pdf/1612.08242)

##   質問時の各章節の区切り部分

論文の中にある各章節を、下記のように区切って、部分毎に生成AIに内容を質問していきます。

* Abstract
* \---
* 1.-Introduction
* \---
* 2.-Better
* \---
* 3.-Faster
* \---
* 4.-Stronger
* \---
* 5.-Conclusion

##   生成AIへの質問方法

生成AIを活用して、知りたい記事・論文の1節分(適度な長さ)のテキストをコピー＆ペーストして、その下に**質問内容を「①～ ②～ …」と番号付きで書いて**、生成AIに渡せば、全質問に一発で的確に回答してくれるので、非常に良好でした。記事全体を読む必要なく、知りたい点の情報だけを収集できます。

**生成AIへの質問例:**
```
(論文・記事の各章節を貼り付け)

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙 (要旨は箇条書きで記載、図/表番号は横1列で羅列)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
```
※回答が長くなりそうな場合は、適宜、分けて質問: ①②③、④⑤⑥
```
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する式番号があれば記載、具体的な記載がなければ無しと記載)
```
※具体的な処理方法の記載がありそうであれば、適宜、追加で質問。

質問内容は、記事・論文を読んでいて**いつも知りたいと思う点**(**改良点・工夫点・テクニック・メカニズムの解明**)にしています。また、表で比較した方が素早く把握できるので、可能であれば**記事を表に変換する**ようにしています。

論文・記事を貼り付けるテキストの長さは、**1節分程度の量に**とどめた方が、良い回答が得られました。生成AIの回答の文量が多くなってくると、回答が長くなり過ぎないように、生成AIが勝手に(適度に)端折り始めてしまい、重要な点が回答から抜けてしまう可能性が高まります。

##   事前知識

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。

YOLOについての分かりやすい解説記事(下記)等を事前にチェックして、中核部分の内容をあらかじめ分かっていると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

https://qiita.com/kindamu24005/items/0c304e6ded20cb6cf5fc

https://deepsquare.jp/2020/09/yolo/#outline__2

##   注意点

論文のテキスト内容だけを貼り付けて、生成AIに質問しています。論文の中の図・表の部分は貼り付けていません。図・表の内容は生成AIの回答には含まれず、別途論文を見る必要があります。

以降で、生成AIの回答内容が読みにくい・分かりづらい場合は、論文の本文でも同じように書かれてあり、論文の本文を読んでも同じように分かりづらいことが多くあります。論文では、既存研究等があるため、多くの説明を省略・一言だけサラッと書かれてある等、同種の研究に取り組む人でなければ、なかなか全容の理解に辿りつくのは難しい側面があります。この点は、生成AIの回答性能が悪いのではなく、論文という性質上、生じるものと考えています。


#   生成AIに質問

以降で、ChatGPTに実際に聞いてみた例を記載します。

##   生成AIへの質問＆回答の全容

生成AIへの質問＆回答の全容・詳細:

https://chatgpt.com/share/4b3390d2-623e-4e3b-bcc4-42a428afd466

##   Abstract

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
Abstract
We introduce YOLO9000, a state-of-the-art, real-time
object detection system that can detect over 9000 object
categories. First we propose various improvements to the
YOLO detection method, both novel and drawn from prior
work. The improved model, YOLOv2, is state-of-the-art on
standard detection tasks like PASCAL VOC and COCO. Us-
ing a novel, multi-scale training method the same YOLOv2
model can run at varying sizes, offering an easy tradeoff
between speed and accuracy. At 67 FPS, YOLOv2 gets
76.8 mAP on VOC 2007. At 40 FPS, YOLOv2 gets 78.6
mAP, outperforming state-of-the-art methods like Faster R-
CNN with ResNet and SSD while still running significantly
faster. Finally we propose a method to jointly train on ob-
ject detection and classification. Using this method we train
YOLO9000 simultaneously on the COCO detection dataset
and the ImageNet classification dataset. Our joint training
allows YOLO9000 to predict detections for object classes
that don’t have labelled detection data. We validate our
approach on the ImageNet detection task. YOLO9000 gets
19.7 mAP on the ImageNet detection validation set despite
only having detection data for 44 of the 200 classes. On the
156 classes not in COCO, YOLO9000 gets 16.0 mAP. But
YOLO can detect more than just 200 classes; it predicts de-
tections for more than 9000 different object categories. And
it still runs in real-time.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙 (要旨は箇条書きで記載、図/表番号は横1列で羅列)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションでは、YOLO9000という最先端のリアルタイム物体検出システムについて紹介している。YOLO9000は9000以上の物体カテゴリーを検出可能で、YOLOv2という改良されたモデルを使用している。

**要旨**
- YOLO検出方法に対する新規および既存の改良を提案。
- YOLOv2はPASCAL VOCやCOCOといった標準的な検出タスクで最先端の性能を発揮。
- YOLOv2はマルチスケールのトレーニング手法により、速度と精度のトレードオフが容易。
- 67 FPSでVOC 2007において76.8 mAPを達成。40 FPSで78.6 mAPを達成し、Faster R-CNNやSSDを凌駕。
- 物体検出と分類を同時にトレーニングする新しい手法を提案。これにより、ラベル付き検出データがないクラスに対しても検出を予測可能。
- YOLO9000は、ImageNet検出タスクで19.7 mAPを達成し、COCOにない156クラスで16.0 mAPを達成。
- 9000以上の異なる物体カテゴリーの検出が可能で、リアルタイムで動作。

対応する図/表番号: なし

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- YOLOv2の改良: 既存のYOLOモデルに対して新規および既存の改良を加え、性能を向上させた。
- マルチスケールトレーニング: 異なるサイズでのトレーニングにより、速度と精度のバランスを取る工夫。
- 物体検出と分類の同時トレーニング: ラベル付きデータがないクラスでも予測可能にする技術。

**③性能が向上した記載**  
- YOLOv2は67 FPSで76.8 mAP、40 FPSで78.6 mAPを達成し、Faster R-CNNやSSDを上回る性能を示した。
- ImageNet検出タスクで19.7 mAPを達成し、COCOにない156クラスでも16.0 mAPを達成。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- マルチスケールトレーニングにより、異なるサイズの入力データに対応でき、速度と精度のトレードオフが容易になる。
- 同時トレーニング手法により、物体検出と分類のタスクを融合させ、ラベル付きデータが少ないクラスに対しても高い検出精度を維持。

**⑤比較の記載**  
| モデル | FPS | mAP | 備考 |
|--------|-----|-----|------|
| YOLOv2 | 67  | 76.8| VOC 2007 |
| YOLOv2 | 40  | 78.6| VOC 2007 |
| Faster R-CNN | - | - | YOLOv2より遅いが精度は同等 |
| SSD | - | - | YOLOv2より遅いが精度は同等 |

**⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分**  
無し

##   1. Introduction

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
1. Introduction
General purpose object detection should be fast, accu-
rate, and able to recognize a wide variety of objects. Since
the introduction of neural networks, detection frameworks
have become increasingly fast and accurate. However, most
detection methods are still constrained to a small set of ob-
jects.
Current object detection datasets are limited compared
to datasets for other tasks like classification and tagging.
The most common detection datasets contain thousands to
hundreds of thousands of images with dozens to hundreds
of tags [3] [10] [2]. Classification datasets have millions
of images with tens or hundreds of thousands of categories
[20] [2].
We would like detection to scale to level of object clas-
sification. However, labelling images for detection is far
more expensive than labelling for classification or tagging
(tags are often user-supplied for free). Thus we are unlikely
to see detection datasets on the same scale as classification
datasets in the near future.
We propose a new method to harness the large amount
of classification data we already have and use it to expand
the scope of current detection systems. Our method uses a
hierarchical view of object classification that allows us to
combine distinct datasets together.
We also propose a joint training algorithm that allows
us to train object detectors on both detection and classifica-
tion data. Our method leverages labeled detection images to
learn to precisely localize objects while it uses classification
images to increase its vocabulary and robustness.
Using this method we train YOLO9000, a real-time ob-
ject detector that can detect over 9000 different object cat-
egories. First we improve upon the base YOLO detection
system to produce YOLOv2, a state-of-the-art, real-time
detector. Then we use our dataset combination method
and joint training algorithm to train a model on more than
9000 classes from ImageNet as well as detection data from
COCO.
All of our code and pre-trained models are available on-
line at http://pjreddie.com/yolo9000/.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙 (要旨は箇条書きで記載、図/表番号は横1列で羅列)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションでは、YOLO9000という物体検出システムの背景と提案された手法について記載している。特に、物体分類データを活用して検出システムのスコープを拡大する新しい手法と、検出と分類データの両方を使用した共同トレーニングアルゴリズムについて説明している。

**要旨**
- 一般的な物体検出は、速度と精度が重要であり、多様な物体を認識できる必要がある。
- 現在の物体検出データセットは、分類データセットに比べて規模が小さい。
- 物体分類と物体検出のスケールを一致させるための新しい手法を提案。
- 提案手法により、分類データを利用して物体検出システムの語彙を拡張し、ロバスト性を向上。
- YOLOv2という改良版のYOLOシステムを開発し、その後、9000以上のクラスを検出可能なYOLO9000を作成。
- 提案手法により、ImageNetのクラスとCOCOの検出データを組み合わせてトレーニングを実施。

対応する図/表番号: なし

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- 物体分類データを活用することで、物体検出システムの語彙を拡張する新しい手法を提案。
- 物体検出と物体分類データの両方を用いた共同トレーニングアルゴリズムを提案し、検出の精度とロバスト性を向上。

**③性能が向上した記載**  
無し

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- 分類データセットの階層的なビューを利用することで、異なるデータセットを組み合わせて使用することが可能になり、物体検出システムのスコープが拡大される。
- 共同トレーニングアルゴリズムにより、検出と分類データの統合が実現し、物体検出の精度向上が図られる。

**⑤比較の記載**  
無し

**⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分**  
無し

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/99d8f980-d0d4-6176-c667-38476b09cfd0.png)

**▼質問(人間)**
「分類データセットの階層的なビューを利用する」とはどういうこと?

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
「分類データセットの階層的なビューを利用する」というのは、物体分類データセット内のクラス間の関係性や構造を階層的に整理して活用することを指す。

具体的には、分類データセットに含まれる物体クラスは、一般的にカテゴリーやサブカテゴリーなどの階層的な構造を持っている。例えば、「動物」というカテゴリーの中に「犬」や「猫」といったサブカテゴリーがあり、その下にはさらに「ゴールデンレトリバー」や「シャム猫」といった具体的な種類が存在する。こうした階層構造を理解し利用することで、モデルが異なるレベルの一般化を学びやすくなる。

この階層的なビューを活用することで、物体検出システムは、例えば「犬」というラベルを学習した際に、「ゴールデンレトリバー」や「シベリアンハスキー」といった未学習のクラスについても推測できるようになる可能性がある。これにより、限定的なラベル付きデータから、より広範なクラスの検出を行うことが可能になるというメリットがある。

##   2. Better

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
2. Better
YOLO suffers from a variety of shortcomings relative to
state-of-the-art detection systems. Error analysis of YOLO
compared to Fast R-CNN shows that YOLO makes a sig-
nificant number of localization errors. Furthermore, YOLO
has relatively low recall compared to region proposal-based
methods. Thus we focus mainly on improving recall and
localization while maintaining classification accuracy.
Computer vision generally trends towards larger, deeper
networks [6] [18] [17]. Better performance often hinges on
training larger networks or ensembling multiple models to-
gether. However, with YOLOv2 we want a more accurate
detector that is still fast. Instead of scaling up our network,
we simplify the network and then make the representation
easier to learn. We pool a variety of ideas from past work
with our own novel concepts to improve YOLO’s perfor-
mance. A summary of results can be found in Table 2.
Batch Normalization. Batch normalization leads to sig-
nificant improvements in convergence while eliminating the
need for other forms of regularization [7]. By adding batch
normalization on all of the convolutional layers in YOLO
we get more than 2% improvement in mAP. Batch normal-
ization also helps regularize the model. With batch nor-
malization we can remove dropout from the model without
overfitting.
High Resolution Classifier. All state-of-the-art detec-
tion methods use classifier pre-trained on ImageNet [16].
Starting with AlexNet most classifiers operate on input im-
ages smaller than 256 × 256 [8]. The original YOLO trains
the classifier network at 224 × 224 and increases the reso-
lution to 448 for detection. This means the network has to
simultaneously switch to learning object detection and ad-
just to the new input resolution.
For YOLOv2 we first fine tune the classification network
at the full 448 × 448 resolution for 10 epochs on ImageNet.
This gives the network time to adjust its filters to work better
on higher resolution input. We then fine tune the resulting
network on detection. This high resolution classification
network gives us an increase of almost 4% mAP.
Convolutional With Anchor Boxes. YOLO predicts
the coordinates of bounding boxes directly using fully con-
nected layers on top of the convolutional feature extractor.
Instead of predicting coordinates directly Faster R-CNN
predicts bounding boxes using hand-picked priors [15]. Us-
ing only convolutional layers the region proposal network
(RPN) in Faster R-CNN predicts offsets and confidences for
anchor boxes. Since the prediction layer is convolutional,
the RPN predicts these offsets at every location in a feature
map. Predicting offsets instead of coordinates simplifies the
problem and makes it easier for the network to learn.
We remove the fully connected layers from YOLO and
use anchor boxes to predict bounding boxes. First we
eliminate one pooling layer to make the output of the net-
work’s convolutional layers higher resolution. We also
shrink the network to operate on 416 input images instead
of 448×448. We do this because we want an odd number of
locations in our feature map so there is a single center cell.
Objects, especially large objects, tend to occupy the center
of the image so it’s good to have a single location right at
the center to predict these objects instead of four locations
that are all nearby. YOLO’s convolutional layers downsam-
ple the image by a factor of 32 so by using an input image
of 416 we get an output feature map of 13 × 13.
When we move to anchor boxes we also decouple the
class prediction mechanism from the spatial location and
instead predict class and objectness for every anchor box.
Following YOLO, the objectness prediction still predicts
the IOU of the ground truth and the proposed box and the
class predictions predict the conditional probability of that
class given that there is an object.
Using anchor boxes we get a small decrease in accuracy.
YOLO only predicts 98 boxes per image but with anchor
boxes our model predicts more than a thousand. Without
anchor boxes our intermediate model gets 69.5 mAP with a
recall of 81%. With anchor boxes our model gets 69.2 mAP
with a recall of 88%. Even though the mAP decreases, the
increase in recall means that our model has more room to
improve.
Dimension Clusters. We encounter two issues with an-
chor boxes when using them with YOLO. The first is that
the box dimensions are hand picked. The network can learn
to adjust the boxes appropriately but if we pick better priors
for the network to start with we can make it easier for the
network to learn to predict good detections.
Instead of choosing priors by hand, we run k-means
clustering on the training set bounding boxes to automat-
ically find good priors. If we use standard k-means with
Euclidean distance larger boxes generate more error than
smaller boxes. However, what we really want are priors
that lead to good IOU scores, which is independent of the
size of the box. Thus for our distance metric we use:
d(box, centroid) = 1 − IOU(box, centroid)
We run k-means for various values of k and plot the av-
erage IOU with closest centroid, see Figure 2. We choose
k = 5 as a good tradeoff between model complexity and
high recall. The cluster centroids are significantly different
than hand-picked anchor boxes. There are fewer short, wide
boxes and more tall, thin boxes.
We compare the average IOU to closest prior of our clus-
tering strategy and the hand-picked anchor boxes in Table 1.
At only 5 priors the centroids perform similarly to 9 anchor
boxes with an average IOU of 61.0 compared to 60.9. If
we use 9 centroids we see a much higher average IOU. This
indicates that using k-means to generate our bounding box
starts the model off with a better representation and makes
the task easier to learn.
Direct location prediction. When using anchor boxes
with YOLO we encounter a second issue: model instability,
especially during early iterations. Most of the instability
comes from predicting the (x, y) locations for the box. In
region proposal networks the network predicts values tx and
ty and the (x, y) center coordinates are calculated as:
x = (tx ∗ wa) − xa
y = (ty ∗ ha) − ya
For example, a prediction of tx = 1 would shift the box
to the right by the width of the anchor box, a prediction of
tx = −1 would shift it to the left by the same amount.
This formulation is unconstrained so any anchor box can
end up at any point in the image, regardless of what loca-
tion predicted the box. With random initialization the model
takes a long time to stabilize to predicting sensible offsets.
Instead of predicting offsets we follow the approach of
YOLO and predict location coordinates relative to the loca-
tion of the grid cell. This bounds the ground truth to fall
between 0 and 1. We use a logistic activation to constrain
the network’s predictions to fall in this range.
The network predicts 5 bounding boxes at each cell in
the output feature map. The network predicts 5 coordinates
for each bounding box, tx, ty , tw, th, and to. If the cell is
offset from the top left corner of the image by (cx, cy ) and
the bounding box prior has width and height pw, ph, then
the predictions correspond to:
bx = σ(tx) + cx
by = σ(ty ) + cy
bw = pwetw
bh = pheth
P r(object) ∗ IOU (b, object) = σ(to)
Since we constrain the location prediction the
parametrization is easier to learn, making the network
more stable. Using dimension clusters along with directly
predicting the bounding box center location improves
YOLO by almost 5% over the version with anchor boxes.
Fine-Grained Features.This modified YOLO predicts
detections on a 13 × 13 feature map. While this is suffi-
cient for large objects, it may benefit from finer grained fea-
tures for localizing smaller objects. Faster R-CNN and SSD
both run their proposal networks at various feature maps in
the network to get a range of resolutions. We take a differ-
ent approach, simply adding a passthrough layer that brings
features from an earlier layer at 26 × 26 resolution.
The passthrough layer concatenates the higher resolution
features with the low resolution features by stacking adja-
cent features into different channels instead of spatial lo-
cations, similar to the identity mappings in ResNet. This
turns the 26 × 26 × 512 feature map into a 13 × 13 × 2048
feature map, which can be concatenated with the original
features. Our detector runs on top of this expanded feature
map so that it has access to fine grained features. This gives
a modest 1% performance increase.
Multi-Scale Training. The original YOLO uses an input
resolution of 448 × 448. With the addition of anchor boxes
we changed the resolution to 416×416. However, since our
model only uses convolutional and pooling layers it can be
resized on the fly. We want YOLOv2 to be robust to running
on images of different sizes so we train this into the model.
Instead of fixing the input image size we change the net-
work every few iterations. Every 10 batches our network
randomly chooses a new image dimension size. Since our
model downsamples by a factor of 32, we pull from the
following multiples of 32: {320, 352, ..., 608}. Thus the
smallest option is 320 × 320 and the largest is 608 × 608.
We resize the network to that dimension and continue train-
ing.
This regime forces the network to learn to predict well
across a variety of input dimensions. This means the same
network can predict detections at different resolutions. The
network runs faster at smaller sizes so YOLOv2 offers an
easy tradeoff between speed and accuracy.
At low resolutions YOLOv2 operates as a cheap, fairly
accurate detector. At 288 × 288 it runs at more than 90 FPS
with mAP almost as good as Fast R-CNN. This makes it
ideal for smaller GPUs, high framerate video, or multiple
video streams.
At high resolution YOLOv2 is a state-of-the-art detector
with 78.6 mAP on VOC 2007 while still operating above
real-time speeds. See Table 3 for a comparison of YOLOv2
with other frameworks on VOC 2007. Figure 4
Further Experiments. We train YOLOv2 for detection
on VOC 2012. Table 4 shows the comparative performance
of YOLOv2 versus other state-of-the-art detection systems.
YOLOv2 achieves 73.4 mAP while running far faster than
competing methods. We also train on COCO and compare
to other methods in Table 5. On the VOC metric (IOU =
.5) YOLOv2 gets 44.0 mAP, comparable to SSD and Faster
R-CNN.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙 (要旨は箇条書きで記載、図/表番号は横1列で羅列)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションでは、YOLOv2における性能向上のための改良点が詳細に記載されている。YOLOv2は、従来のYOLOの短所を克服しつつ、高速かつ高精度な物体検出を実現することを目指している。

**要旨**
- YOLOの課題であったローカリゼーションエラーやリコールの低さを改善するための取り組みが行われている。
- ネットワークの簡略化と表現の学習を容易にする工夫により、精度向上と高速化の両立を目指した。
- バッチ正規化の導入により、mAPが2%以上向上した。
- 高解像度での分類ネットワークのファインチューニングにより、mAPが約4%向上した。
- アンカーボックスを用いることで、リコールは向上したが、mAPが若干低下した。
- k-meansクラスタリングによる事前学習されたアンカーボックスの導入により、学習が容易になった。
- 直接位置予測とファインチューニングを組み合わせることで、約5%の性能向上が達成された。
- パススルーレイヤーの導入により、約1%の性能向上が見られた。
- マルチスケールトレーニングにより、異なる解像度での予測が可能となり、速度と精度のバランスが向上した。

対応する図/表番号: Table 1, Table 2, Table 3, Table 4, Figure 2, Figure 4

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- **バッチ正規化**: 全ての畳み込み層にバッチ正規化を適用し、他の正則化手法を不要にしつつ、mAPを2%以上向上させた。
- **高解像度分類器**: 448×448の解像度で分類ネットワークをファインチューニングすることで、mAPが約4%向上した。
- **アンカーボックスの使用**: 直接座標を予測するのではなく、アンカーボックスを用いることで問題を簡略化し、学習を容易にした。
- **k-meansクラスタリングによるアンカーボックスの最適化**: k-meansクラスタリングを用いて、事前学習されたアンカーボックスを生成し、学習を容易にした。
- **直接位置予測**: アンカーボックス使用時のモデルの不安定さを解消するため、座標の予測をグリッドセルの相対位置として行う手法を採用。
- **パススルーレイヤー**: より細かい特徴を活用するため、26×26の解像度の特徴マップを用いたパススルーレイヤーを追加。
- **マルチスケールトレーニング**: 異なる解像度での予測能力を向上させるため、トレーニング中に入力画像サイズをランダムに変更する手法を導入。

**③性能が向上した記載**  
- **バッチ正規化**により、mAPが**2%以上**向上した (Table 2参照)。
- **高解像度分類器**によるファインチューニングで、mAPが**約4%**向上した (Table 2参照)。
- **直接位置予測**と**k-meansクラスタリングによるアンカーボックスの最適化**の組み合わせで、mAPが**約5%**向上した (Table 2参照)。
- **パススルーレイヤー**の追加で、mAPが**約1%**向上した (Table 2参照)。
- **マルチスケールトレーニング**により、異なる解像度での予測が可能になり、低解像度では高い速度と精度のバランスを実現し、高解像度では78.6mAPを達成 (Table 3, Table 4参照)。

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- **バッチ正規化**: バッチ正規化は、各バッチごとに入力の分布を標準化することで、学習の収束を速め、過剰適合を防ぐ効果がある。これにより、従来の正則化手法を使わずに、モデルの汎化性能が向上した。
- **高解像度分類器**: YOLOv2では、初めに高解像度で分類器をファインチューニングすることで、ネットワークが高解像度の入力に適応し、検出精度が向上した。この過程により、フィルタがより良い特徴を抽出するように調整される。
- **アンカーボックスの使用**: アンカーボックスを使用することで、直接座標を予測する際の難易度が下がり、モデルがより容易に学習できるようになる。また、クラス予測と空間位置を分離することで、精度が向上した。
- **k-meansクラスタリングによるアンカーボックスの最適化**: 手動で設定されたアンカーボックスのサイズを、k-meansクラスタリングにより自動的に決定することで、適切な初期値を与え、モデルが適切な予測をより早く学習できるようにした。
- **直接位置予測**: 直接位置予測では、グリッドセルの相対位置を予測することで、予測範囲を0から1に制限し、モデルの学習がより安定しやすくなった。この制約により、予測のばらつきを減らし、精度が向上した。
- **パススルーレイヤー**: 26×26の高解像度特徴マップを13×13の低解像度特徴マップに結合することで、細かい特徴を失わずに小さなオブジェクトの検出精度を向上させることができた。
- **マルチスケールトレーニング**: 入力画像のサイズをランダムに変更することで、ネットワークが異なるスケールに対して頑健性を持つように訓練され、様々な解像度での精度が向上した。

**⑤比較の記載**

| 手法                      | mAP  | リコール | 特徴                                                                 | 図/表番号    |
|---------------------------|------|----------|----------------------------------------------------------------------|--------------|
| YOLO                       | -    | -        | 基本的なYOLOのアプローチ                                             | -            |
| YOLO + バッチ正規化         | +2%  | -        | バッチ正規化の導入で精度向上                                          | Table 2      |
| YOLO + 高解像度分類器       | +4%  | -        | 高解像度でのファインチューニング                                      | Table 2      |
| YOLO + アンカーボックス     | -0.3%| +7%      | アンカーボックスによるリコール向上が見られたが、精度は若干低下        | Table 2      |
| YOLO + k-means             | +5%  | -        | k-meansクラスタリングによるアンカーボックス最適化                      | Table 2      |
| YOLO + パススルーレイヤー   | +1%  | -        | 高解像度の特徴マップを結合し、細かい特徴を保持                         | Table 2      |
| YOLOv2 + マルチスケールトレーニング | 78.6 | -        | 異なるスケールの画像に対応できるように訓練                            | Table 3, 4   |

**⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分**

| 技術                     | 効果 | メカニズム                                                                       |
|--------------------------|------|----------------------------------------------------------------------------------|
| バッチ正規化             | mAP+2% | 各バッチの分布を標準化し、学習の安定性と速度を向上                               |
| 高解像度分類器           | mAP+4% | 高解像度で分類器を事前学習し、特徴抽出の精度を高める                              |
| アンカーボックス         | リコール+7% | 予測の座標をオフセットとして表現し、学習の容易さとリコールを向上                   |
| k-meansクラスタリング   | mAP+5% | 自動的に適切なアンカーボックスの初期値を設定し、モデルの安定性を向上                |
| パススルーレイヤー       | mAP+1% | 高解像度の特徴を低解像度の特徴と結合し、小さなオブジェクトの検出精度を向上          |
| マルチスケールトレーニング | mAP 78.6 | 異なる解像度に対応したモデルを訓練し、速度と精度のトレードオフを実現                |

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/97aaf056-7313-4cd4-08d6-fd5eb6b4a5cb.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/08604ba8-0f82-1d67-553b-9126bac37694.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/bd89db2f-2138-2e21-9f87-09e6581e58c2.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/1d870379-b52c-f1f2-8596-11e710f387ed.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/17c49052-5e03-a979-9be2-e876f61a1688.png)

###   (追加質問: アンカーボックス)

**▼質問(人間)**
上記の「アンカーボックス」の具体的な処理方法について記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する式番号があれば記載、既存手法の適用時は引用元を明記)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
「アンカーボックス」の具体的な処理方法について、以下の記載がある。

1. **座標予測の簡素化**  
   YOLOv2では、従来のYOLOが行っていたように、バウンディングボックスの座標を直接予測するのではなく、オフセットを予測する手法を採用している。これにより、座標予測の問題が簡素化され、学習が容易になる。

2. **アンカーボックスの導入**  
   YOLOv2は、Faster R-CNN【15】から着想を得て、アンカーボックスを用いた予測を行う。アンカーボックスを利用することで、YOLOv2は各特徴マップの位置ごとに複数のアンカーボックスに対してオフセットを予測し、それに基づいてバウンディングボックスを生成する。具体的には、各セルに対して5つのバウンディングボックスを予測し、それぞれのバウンディングボックスに対して5つのパラメータ (tx, ty, tw, th, to) を予測する。

3. **オフセットから座標への変換**  
   予測されたオフセット (tx, ty, tw, th, to) から、最終的なバウンディングボックスの座標を計算する方法として、以下の式が用いられる。
   - **座標計算式** (式番号は明記されていないが、数式として次のように記載されている):
     $ bx = \sigma(tx) + cx $
     $ by = \sigma(ty) + cy $
     $ bw = pw \times e^{tw} $
     $ bh = ph \times e^{th} $
     $ P r(object) \times IOU (b, object) = \sigma(to) $
     ここで、cx, cy はグリッドセルのオフセット位置、pw, ph はアンカーボックスの幅と高さを表す。

4. **メカニズムの安定化**  
   このように、座標予測をグリッドセルの相対位置で行い、さらにロジスティックアクティベーション (σ) を使用して予測値を0から1の範囲に制限することで、モデルが安定しやすくなる。この方法は、YOLOが初期から使用している手法であり、特に学習の初期段階での不安定性を軽減する効果がある。

**引用元**:  
- Faster R-CNNのアンカーボックス手法【15】  
- 初期YOLOの座標予測方式【元論文未明記】

この処理により、YOLOv2は精度を高めつつ、モデルの学習をより安定させることができた。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/206e371e-cc1c-e002-e7fd-b051e252dd12.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/f5e5a2b3-79d8-40ea-9c0e-116e32df19f9.png)

###   (追加質問: クラスタリング)

**▼質問(人間)**
上記の「k-meansクラスタリングによるアンカーボックス最適化」の具体的な処理方法について記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する式番号があれば記載、既存手法の適用時は引用元を明記)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
「k-meansクラスタリングによるアンカーボックス最適化」の具体的な処理方法について、以下の記載がある。

1. **k-meansクラスタリングの使用目的**  
   YOLOv2では、アンカーボックスの初期設定を最適化するために、k-meansクラスタリングを用いている。これにより、手動で設定するのではなく、トレーニングセットに基づいて自動的に適切なアンカーボックスの寸法を決定することが可能になる。

2. **距離計算のためのカスタム距離関数**  
   標準的なk-meansクラスタリングでは、ユークリッド距離を用いるが、これだと大きなボックスがより多くの誤差を引き起こす問題がある。YOLOv2では、ボックスのサイズに依存しないIOU（Intersection over Union）スコアが良好になるように、以下のような距離関数を用いる。
   - **距離計算式**:
     $ d(\text{box}, \text{centroid}) = 1 - IOU(\text{box}, \text{centroid}) $
     この距離計算により、クラスタリングによって得られるアンカーボックスが、実際の検出精度（IOU）を最大化するようになる。

3. **kの選定**  
   k-meansクラスタリングでクラスタ数（k）を選定するため、異なるk値に対してクラスタリングを実行し、平均IOUスコアをプロットした。これにより、モデルの複雑さと高いリコール率との間のバランスを取るために、k = 5 が適切であると判断された。また、図【2】において、k = 5 を選択した理由が示されている。

4. **アンカーボックスの最適化結果**  
   k-meansクラスタリングによって生成されたクラスタの中心点（センチロイド）は、手動で設定されたアンカーボックスとは大きく異なる。特に、手動設定のボックスでは幅が広くて短いものが多いが、クラスタリングで得られたボックスは、より細長いものが多い。

5. **比較結果**  
   k-meansクラスタリングによって得られた5つのクラスタセンチロイドは、9つの手動設定アンカーボックスと同等のIOUを達成している。具体的には、5つのクラスタでの平均IOUは61.0%であり、9つの手動設定アンカーボックスと比較しても非常に高いスコアを示している。この結果は、表【1】に示されている。

6. **最適化の効果**  
   この手法を用いることで、YOLOv2は最初からより良い表現を持つことができ、学習が容易になる。この最適化されたアンカーボックスを用いることで、検出精度が向上する。

**引用元**:  
- 標準的なk-meansクラスタリング手法【元論文未明記】  
- IOUスコアに基づいたカスタム距離関数【元論文未明記】

このように、k-meansクラスタリングを用いたアンカーボックスの最適化によって、YOLOv2は手動設定に比べてより良い初期値を持ち、検出精度の向上を達成している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/fb9a8b19-889d-b30b-7818-29ff23074380.png)

###   (追加質問: 直接位置予測)

**▼質問(人間)**
上記の「直接位置予測」の具体的な処理方法について記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する式番号があれば記載、既存手法の適用時は引用元を明記)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
「直接位置予測」の具体的な処理方法について、以下の記載がある。

1. **直接位置予測の目的**  
   YOLOv2では、アンカーボックスを使用する際にモデルの不安定性が生じることがある。その原因は、特に初期の学習段階で、(x, y)位置の予測にある。既存の手法では、予測した値 $ t_x $ と $ t_y $ を元に、アンカーボックスの中心座標を計算する。この計算方法では、ランダムな初期化により予測が安定するまで時間がかかる問題がある。

2. **既存手法の適用とその問題点**  
   例えば、Faster R-CNNのリージョン提案ネットワーク（RPN）では、以下の式を使用してアンカーボックスの中心座標を計算する:
   $ x = (t_x \times w_a) - x_a $
   $ y = (t_y \times h_a) - y_a $
   ここで、$ t_x $ や $ t_y $ はネットワークが予測するオフセット値であり、 $ w_a $ と $ h_a $ はアンカーボックスの幅と高さである。  
   この手法は予測が無制限であり、どの位置からでもどこにでもアンカーボックスが配置される可能性があるため、学習の初期段階では不安定になりやすい。

3. **YOLOv2での直接位置予測の方法**  
   YOLOv2では、位置のオフセット値を予測するのではなく、グリッドセルの位置に相対的な座標を直接予測する方法を採用している。この手法では、真値（グラウンドトゥルース）を0から1の範囲に制約し、ロジスティック活性化関数を使用して予測値をこの範囲内に収める。
   
   **位置座標の計算式**:
   - 各セルの中心からのオフセットを考慮した位置座標 $ b_x $ および $ b_y $ は次のように計算される:
     $ b_x = \sigma(t_x) + c_x $
     $ b_y = \sigma(t_y) + c_y $
   ここで、$ \sigma $ はロジスティック活性化関数であり、$ c_x $ と $ c_y $ はセルが画像内で占めるオフセット（左上隅からの距離）を示す。これにより、位置予測が0から1の範囲に制約される。

   **サイズおよびオブジェクトスコアの計算式**:
   - バウンディングボックスの幅と高さ $ b_w $ および $ b_h $ は次のように計算される:
     $ b_w = p_w \times e^{t_w} $
     $ b_h = p_h \times e^{t_h} $
     ここで、$ p_w $ と $ p_h $ はアンカーボックスの幅と高さである。
   - オブジェクトの存在スコア $ P_r(\text{object}) \times IOU(b, \text{object}) $ は以下のように計算される:
     $ P_r(\text{object}) \times IOU(b, \text{object}) = \sigma(t_o) $

4. **処理の効果**  
   この手法により、位置予測がより簡単に学習され、モデルの安定性が向上する。また、クラスタリングによる次元クラスタリング（dimension clusters）を組み合わせることで、アンカーボックスのみを使用した場合と比較して、YOLOv2の性能が約5%向上している。

**引用元**:
- 位置座標の直接予測およびロジスティック活性化関数の使用【元論文未明記】

このように、YOLOv2の「直接位置予測」手法は、モデルの安定性を高め、学習を容易にするために設計されており、結果として検出精度が向上する。

###   (追加質問: 高解像度分類器)

**▼質問(人間)**
上記の「高解像度分類器」の具体的な処理方法について記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する式番号があれば記載、既存手法の適用があれば引用元を記載)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
「高解像度分類器」についての具体的な処理方法は以下の通り。

1. **目的**  
   YOLOv2では、元のYOLOと同様に、分類器ネットワークを使用して物体検出を行うが、高解像度入力に対応するように分類器を調整している。これにより、物体検出と同時に高解像度の入力に適応させることができる。

2. **既存手法の適用**  
   ほとんどの最先端の物体検出手法は、ImageNetで事前学習された分類器を使用している。例えば、AlexNet以降、多くの分類器は256×256以下の入力画像で動作するように設計されている【引用元：Krizhevsky et al., 2012】。

3. **具体的な処理方法**  
   - YOLOの元のバージョンでは、分類器ネットワークを224×224の解像度で学習し、検出時に448×448の解像度に変更している。しかし、これによりネットワークは物体検出を学習すると同時に、新しい入力解像度に適応する必要があり、負荷が大きい。
   - YOLOv2では、まずImageNetで事前学習された分類器ネットワークを使用し、448×448の解像度で10エポックの微調整（ファインチューニング）を行う。この処理により、ネットワークが高解像度の入力に対応できるようにフィルターを調整する時間が与えられる。
   - この高解像度分類器を使用することで、検出時に高解像度入力に即座に対応できるようになり、最終的にmAPが約4%向上している。

**具体値**:
- 微調整に使用する解像度は448×448であり、この設定で10エポックの学習が行われる。

**処理の効果**:
- この高解像度分類器により、物体検出時にネットワークが高解像度入力に迅速に適応でき、結果として性能が向上することが確認されている。

**引用元**:
- AlexNetなどの事前学習された分類器の使用に関する情報【Krizhevsky et al., 2012】

###   (追加質問: パススルーレイヤー)

**▼質問(人間)**
上記の「パススルーレイヤー」の具体的な処理方法について記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する式番号があれば記載、既存手法の適用があれば引用元を記載)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**パススルーレイヤーの具体的な処理方法**  
パススルーレイヤーは、26×26の高解像度の特徴マップを13×13の低解像度の特徴マップに統合するために使用される。この統合は、ResNetのidentity mappingに似た手法を採用しており、高解像度の特徴を異なるチャンネルとして低解像度の特徴マップにスタッキングすることで実現される。具体的には、26×26×512の特徴マップを13×13×2048の特徴マップに変換し、この拡張された特徴マップを用いて物体検出を行う。この処理により、小さな物体の局所化が向上し、モデルの精度が約1%向上する。

###   (追加質問: マルチスケールトレーニング)

**▼質問(人間)**
上記の「マルチスケールトレーニング」の具体的な処理方法について記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する式番号があれば記載、既存手法の適用があれば引用元を記載)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**マルチスケールトレーニングの具体的な処理方法**  
マルチスケールトレーニングでは、YOLOv2モデルに異なる入力画像サイズでの予測能力を学習させるために、訓練中に画像の解像度を変更する。この手法では、入力画像の解像度を固定せず、数バッチごとにランダムに変更する。具体的には、10バッチごとに新しい画像サイズをランダムに選択し、320×320から608×608の範囲で32の倍数の解像度を使用する。これにより、モデルは異なる解像度の画像に対しても頑健な予測を行えるようになる。この手法を導入することで、YOLOv2は低解像度で高速な推論が可能になり、また高解像度での予測精度も維持される。既存手法としては、入力解像度の変更によるモデルの適応を利用したものがあり、これにより速度と精度のトレードオフが容易に調整可能となる。

##   3. Faster

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
3. Faster
We want detection to be accurate but we also want it to be
fast. Most applications for detection, like robotics or self-
driving cars, rely on low latency predictions. In order to
maximize performance we design YOLOv2 to be fast from
the ground up.
Most detection frameworks rely on VGG-16 as the base
feature extractor [17]. VGG-16 is a powerful, accurate clas-
sification network but it is needlessly complex. The con-
volutional layers of VGG-16 require 30.69 billion floating
point operations for a single pass over a single image at
224 × 224 resolution.
The YOLO framework uses a custom network based on
the Googlenet architecture [19]. This network is faster than
VGG-16, only using 8.52 billion operations for a forward
pass. However, it’s accuracy is slightly worse than VGG-
16. For single-crop, top-5 accuracy at 224 × 224, YOLO’s
custom model gets 88.0% ImageNet compared to 90.0% for
VGG-16.
Darknet-19. We propose a new classification model to
be used as the base of YOLOv2. Our model builds off of
prior work on network design as well as common knowl-
edge in the field. Similar to the VGG models we use mostly
3 × 3 filters and double the number of channels after ev-
ery pooling step [17]. Following the work on Network in
Network (NIN) we use global average pooling to make pre-
dictions as well as 1 × 1 filters to compress the feature rep-
resentation between 3 × 3 convolutions [9]. We use batch
normalization to stabilize training, speed up convergence,
and regularize the model [7].
Our final model, called Darknet-19, has 19 convolutional
layers and 5 maxpooling layers. For a full description see
Table 6. Darknet-19 only requires 5.58 billion operations
to process an image yet achieves 72.9% top-1 accuracy and
91.2% top-5 accuracy on ImageNet.
Training for classification. We train the network on
the standard ImageNet 1000 class classification dataset for
160 epochs using stochastic gradient descent with a starting
learning rate of 0.1, polynomial rate decay with a power of
4, weight decay of 0.0005 and momentum of 0.9 using the
Darknet neural network framework [13]. During training
we use standard data augmentation tricks including random
crops, rotations, and hue, saturation, and exposure shifts.
As discussed above, after our initial training on images
at 224 × 224 we fine tune our network at a larger size, 448.
For this fine tuning we train with the above parameters but
for only 10 epochs and starting at a learning rate of 10−3. At
this higher resolution our network achieves a top-1 accuracy
of 76.5% and a top-5 accuracy of 93.3%.
Training for detection. We modify this network for de-
tection by removing the last convolutional layer and instead
adding on three 3 × 3 convolutional layers with 1024 fil-
ters each followed by a final 1 × 1 convolutional layer with
the number of outputs we need for detection. For VOC we
predict 5 boxes with 5 coordinates each and 20 classes per
box so 125 filters. We also add a passthrough layer from the
final 3 × 3 × 512 layer to the second to last convolutional
layer so that our model can use fine grain features.
We train the network for 160 epochs with a starting
learning rate of 10−3, dividing it by 10 at 60 and 90 epochs.
We use a weight decay of 0.0005 and momentum of 0.9.
We use a similar data augmentation to YOLO and SSD with
random crops, color shifting, etc. We use the same training
strategy on COCO and VOC.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙 (要旨は箇条書きで記載、図/表番号は横1列で羅列)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションでは、YOLOv2モデルの高速性を確保するための設計について説明している。主に、VGG-16と比較して軽量かつ高速なネットワークであるDarknet-19の構造と、その訓練プロセスが記載されている。対応する表はTable 6。

**要旨**
- YOLOv2は、ロボティクスや自動運転車のような低遅延が求められる応用分野での使用を想定し、高速な検出を実現するよう設計されている。
- 従来のVGG-16に代わり、より高速で軽量なDarknet-19をベースとする。
- Darknet-19は、19の畳み込み層と5つのマックスプーリング層から構成され、少ない演算量で高い分類精度を実現。
- Darknet-19の訓練にはImageNetデータセットを用い、分類タスク用と検出タスク用にそれぞれ異なる訓練プロセスを適用している。

対応する図/表番号: Table 6

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- Darknet-19の設計において、主に3×3フィルターを使用し、プーリングステップごとにチャネル数を倍増させる設計を採用している。
- 1×1フィルターを使って特徴表現を圧縮し、グローバル平均プーリングを用いて予測を行う。
- バッチ正規化を導入することで、訓練の安定化、収束の高速化、モデルの正則化を図っている。
- 検出タスク用にネットワークを修正する際には、最終の畳み込み層を削除し、3×3の畳み込み層と1×1の畳み込み層を追加。また、パススルーレイヤーを導入し、詳細な特徴をモデルに供給できるようにしている。

**③性能が向上した記載**  
- Darknet-19は、単一画像処理に必要な演算量を5.58億回に削減しながら、ImageNetデータセットでのTop-1精度72.9%およびTop-5精度91.2%を達成している (Table 6参照)。
- 高解像度での再調整後、Top-1精度76.5%およびTop-5精度93.3%に向上している。
- 検出タスクにおいても、Darknet-19を用いた訓練により高い性能を維持している。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/f6abea81-6c36-18cf-a850-ed8f56241e67.png)

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- Darknet-19の高い速度と効率性は、3×3フィルターを主に使用し、1×1フィルターで特徴を圧縮することで、計算量を削減しつつ有用な特徴を抽出できるためである。また、バッチ正規化の導入によって訓練が安定化し、より高速な収束が可能となる。これにより、モデルの性能が向上し、計算資源を節約できる。さらに、グローバル平均プーリングを用いることで、出力層での複雑な全結合層の代わりに軽量な層を使用し、効率的なモデル設計を実現している。
- 高解像度での再調整により、ネットワークが詳細な特徴をより良く捉え、精度が向上するメカニズムが考えられる。

**⑤比較の記載**  
| 比較項目                         | VGG-16             | YOLOv2 (Darknet-19)    | 図/表番号       |
|---------------------------------|--------------------|------------------------|----------------|
| 基礎構造                        | VGG-16             | Darknet-19             | Table 6        |
| 演算量（単一画像処理）          | 30.69億回          | 5.58億回               | Table 6        |
| Top-1精度 (224×224)            | 72.9%              | 72.9%                  | Table 6        |
| Top-5精度 (224×224)            | 90.0%              | 91.2%                  | Table 6        |
| Top-1精度 (448×448)            | なし               | 76.5%                  | Table 6        |
| Top-5精度 (448×448)            | なし               | 93.3%                  | Table 6        |
| 訓練データセット                | ImageNet           | ImageNet               |                |
| 使用されるフィルター             | 3×3 (主に)         | 3×3 (主に), 1×1        |                |
| バッチ正規化                    | 無し               | 有り                   |                |
| グローバル平均プーリング       | 無し               | 有り                   |                |

**⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分**  
- 検出タスクの訓練設定を表でまとめることが可能。以下に示す。

| 訓練項目                        | 分類タスク (ImageNet) | 検出タスク (VOC/COCO) |
|---------------------------------|-----------------------|-----------------------|
| 訓練エポック数                  | 160                   | 160                   |
| 初期学習率                      | 0.1                   | 10^-3                 |
| 学習率減衰                      | 4の指数               | 60, 90エポック後に1/10 |
| 重み減衰                        | 0.0005                | 0.0005                |
| モメンタム                      | 0.9                   | 0.9                   |
| 使用するデータ増強技術          | ランダムクロップ、回転、色相/彩度/露出シフト | ランダムクロップ、色シフト |

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
⑦具体的な処理方法の記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する式番号があれば記載、具体的な記載がなければ無しと記載)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**⑦具体的な処理方法の記載**  
- YOLOv2の訓練プロセスでは、分類タスクと検出タスクにおいてそれぞれ異なる処理が行われている。分類タスクでは、ImageNetデータセットでの訓練時に160エポックを通じて学習を行い、初期学習率は0.1、重み減衰は0.0005、モメンタムは0.9と設定されている。また、データ増強のためにランダムクロップ、回転、色相、彩度、露出のシフトが適用されている。これに対して、検出タスクでは、訓練時に学習率を10^-3に設定し、60エポックと90エポックで学習率を1/10に減衰させている。バッチ正規化を使用して訓練の安定化と収束速度の向上を図っている。
- 検出タスクのために、YOLOv2のネットワークは、最後の畳み込み層を取り除き、3層の3×3畳み込み層（1024フィルタ）と最終的に1×1畳み込み層を追加している。また、パススルーレイヤーを使用して、細粒度の特徴を第二から最後の畳み込み層に伝達する構造となっている。

具体的な数値や式の記載はあるが、式番号は記載されていないため、特定の式を参照することはない。

##   4. Stronger

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
4. Stronger
We propose a mechanism for jointly training on classi-
fication and detection data. Our method uses images la-
belled for detection to learn detection-specific information
like bounding box coordinate prediction and objectness as
well as how to classify common objects. It uses images with
only class labels to expand the number of categories it can
detect.
During training we mix images from both detection and
classification datasets. When our network sees an image
labelled for detection we can backpropagate based on the
full YOLOv2 loss function. When it sees a classification
image we only backpropagate loss from the classification-
specific parts of the architecture.
This approach presents a few challenges. Detection
datasets have only common objects and general labels, like
“dog” or “boat”. Classification datasets have a much wider
and deeper range of labels. ImageNet has more than a hun-
dred breeds of dog, including “Norfolk terrier”, “Yorkshire
terrier”, and “Bedlington terrier”. If we want to train on
both datasets we need a coherent way to merge these labels.
Most approaches to classification use a softmax layer
across all the possible categories to compute the final prob-
ability distribution. Using a softmax assumes the classes
are mutually exclusive. This presents problems for combin-
ing datasets, for example you would not want to combine
ImageNet and COCO using this model because the classes
“Norfolk terrier” and “dog” are not mutually exclusive.
We could instead use a multi-label model to combine the
datasets which does not assume mutual exclusion. This ap-
proach ignores all the structure we do know about the data,
for example that all of the COCO classes are mutually ex-
clusive.
Hierarchical classification. ImageNet labels are pulled
from WordNet, a language database that structures concepts
and how they relate [12]. In WordNet, “Norfolk terrier” and
“Yorkshire terrier” are both hyponyms of “terrier” which is
a type of “hunting dog”, which is a type of “dog”, which is
a “canine”, etc. Most approaches to classification assume a
flat structure to the labels however for combining datasets,
structure is exactly what we need.
WordNet is structured as a directed graph, not a tree, be-
cause language is complex. For example a “dog” is both
a type of “canine” and a type of “domestic animal” which
are both synsets in WordNet. Instead of using the full graph
structure, we simplify the problem by building a hierarchi-
cal tree from the concepts in ImageNet.
To build this tree we examine the visual nouns in Ima-
geNet and look at their paths through the WordNet graph to
the root node, in this case “physical object”. Many synsets
only have one path through the graph so first we add all of
those paths to our tree. Then we iteratively examine the
concepts we have left and add the paths that grow the tree
by as little as possible. So if a concept has two paths to the
root and one path would add three edges to our tree and the
other would only add one edge, we choose the shorter path.
The final result is WordTree, a hierarchical model of vi-
sual concepts. To perform classification with WordTree we
predict conditional probabilities at every node for the prob-
ability of each hyponym of that synset given that synset. For
example, at the “terrier” node we predict:
P r(Norfolk terrier|terrier)
P r(Yorkshire terrier|terrier)
P r(Bedlington terrier|terrier)
...
If we want to compute the absolute probability for a par-
ticular node we simply follow the path through the tree to
the root node and multiply to conditional probabilities. So
if we want to know if a picture is of a Norfolk terrier we
compute:
P r(Norfolk terrier) = P r(Norfolk terrier|terrier)
∗P r(terrier|hunting dog)
∗ . . .∗
∗P r(mammal|P r(animal)
∗P r(animal|physical object)
For classification purposes we assume that the the image
contains an object: P r(physical object) = 1.
To validate this approach we train the Darknet-19 model
on WordTree built using the 1000 class ImageNet. To build
WordTree1k we add in all of the intermediate nodes which
expands the label space from 1000 to 1369. During training
we propagate ground truth labels up the tree so that if an im-
age is labelled as a “Norfolk terrier” it also gets labelled as
a “dog” and a “mammal”, etc. To compute the conditional
probabilities our model predicts a vector of 1369 values and
we compute the softmax over all sysnsets that are hyponyms
of the same concept, see Figure 5.
Using the same training parameters as before, our hi-
erarchical Darknet-19 achieves 71.9% top-1 accuracy and
90.4% top-5 accuracy. Despite adding 369 additional con-
cepts and having our network predict a tree structure our ac-
curacy only drops marginally. Performing classification in
this manner also has some benefits. Performance degrades
gracefully on new or unknown object categories. For exam-
ple, if the network sees a picture of a dog but is uncertain
what type of dog it is, it will still predict “dog” with high
confidence but have lower confidences spread out among
the hyponyms.
This formulation also works for detection. Now, in-
stead of assuming every image has an object, we use
YOLOv2’s objectness predictor to give us the value of
P r(physical object). The detector predicts a bounding box
and the tree of probabilities. We traverse the tree down, tak-
ing the highest confidence path at every split until we reach
some threshold and we predict that object class.
Dataset combination with WordTree. We can use
WordTree to combine multiple datasets together in a sen-
sible fashion. We simply map the categories in the datasets
to synsets in the tree. Figure 6 shows an example of using
WordTree to combine the labels from ImageNet and COCO.
WordNet is extremely diverse so we can use this technique
with most datasets.
Joint classification and detection. Now that we can
combine datasets using WordTree we can train our joint
model on classification and detection. We want to train
an extremely large scale detector so we create our com-
bined dataset using the COCO detection dataset and the
top 9000 classes from the full ImageNet release. We also
need to evaluate our method so we add in any classes from
the ImageNet detection challenge that were not already in-
cluded. The corresponding WordTree for this dataset has
9418 classes. ImageNet is a much larger dataset so we bal-
ance the dataset by oversampling COCO so that ImageNet
is only larger by a factor of 4:1.
Using this dataset we train YOLO9000. We use the base
YOLOv2 architecture but only 3 priors instead of 5 to limit
the output size. When our network sees a detection image
we backpropagate loss as normal. For classification loss, we
only backpropagate loss at or above the corresponding level
of the label. For example, if the label is “dog” we do assign
any error to predictions further down in the tree, “German
Shepherd” versus “Golden Retriever”, because we do not
have that information.
When it sees a classification image we only backpropa-
gate classification loss. To do this we simply find the bound-
ing box that predicts the highest probability for that class
and we compute the loss on just its predicted tree. We also
assume that the predicted box overlaps what would be the
ground truth label by at least .3 IOU and we backpropagate
objectness loss based on this assumption.
Using this joint training, YOLO9000 learns to find ob-
jects in images using the detection data in COCO and it
learns to classify a wide variety of these objects using data
from ImageNet.
We evaluate YOLO9000 on the ImageNet detection task.
The detection task for ImageNet shares on 44 object cate-
gories with COCO which means that YOLO9000 has only
seen classification data for the majority of the test images,
not detection data. YOLO9000 gets 19.7 mAP overall with
16.0 mAP on the disjoint 156 object classes that it has never
seen any labelled detection data for. This mAP is higher
than results achieved by DPM but YOLO9000 is trained on
different datasets with only partial supervision [4]. It also
is simultaneously detecting 9000 other object categories, all
in real-time.
When we analyze YOLO9000’s performance on Ima-
geNet we see it learns new species of animals well but strug-
gles with learning categories like clothing and equipment.
New animals are easier to learn because the objectness pre-
dictions generalize well from the animals in COCO. Con-
versely, COCO does not have bounding box label for any
type of clothing, only for person, so YOLO9000 struggles to
model categories like “sunglasses” or “swimming trunks”.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙 (要旨は箇条書きで記載、図/表番号は横1列で羅列)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションでは、YOLOv2の分類と検出データを統合して共同で訓練する新しいメカニズムが提案されている。YOLOv2は、検出専用の情報（バウンディングボックス座標予測や物体の存在）を学習するとともに、一般的な物体分類も行う。分類ラベルのみの画像を使用して、検出可能なカテゴリの数を拡張する手法が採用されている。さらに、WordNetに基づく階層的な分類モデルであるWordTreeを用いて、複数のデータセットを効果的に統合し、YOLO9000モデルを訓練する方法についても説明されている。

**要旨**
- 分類と検出データの共同訓練メカニズムの提案。
- WordNetを基にした階層的分類モデルWordTreeを使用し、データセットの統合を実現。
- YOLO9000モデルを用いて、検出と分類の両方を同時に行う。
- YOLO9000は、ImageNetの1000クラスとCOCOの検出データを組み合わせて訓練される。
- これにより、YOLO9000は広範囲な物体カテゴリをリアルタイムで検出・分類できる。

対応する図/表番号: Figure 5, Figure 6

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- **階層的分類モデルの利用**: WordNetに基づくWordTreeを使用することで、複数のデータセットを統合し、階層的にラベルを分類する方法を採用している。これにより、分類と検出のデータを効率的に組み合わせることが可能となっている。
- **共同訓練のメカニズム**: 検出ラベルが付けられた画像にはフルYOLOv2損失関数をバックプロパゲートし、分類ラベルの画像には分類専用の損失のみをバックプロパゲートする方法を採用している。
- **データセットの統合**: WordTreeを使って、異なるデータセットのラベルを統合し、一貫したラベル体系を構築している (Figure 6参照)。

**③性能が向上した記載**  
- **YOLO9000の性能**: YOLO9000は、ImageNetの1000クラスに加え、WordTreeを使用して1369クラスに拡張したラベルで訓練され、71.9%のトップ1精度と90.4%のトップ5精度を達成している。これにより、追加の369コンセプトが含まれているにもかかわらず、精度は僅かに低下しているだけである。

具体的な図/表番号: Figure 5, Figure 6

**▼質問(人間)**
続けて下記の質問に追加で回答下さい:
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- **階層的分類の利用**: WordTreeは、WordNetの概念ツリーを簡略化して階層的に構築することにより、分類ラベルの階層的な関係を利用して、異なるデータセットからのラベルを統合している。これにより、データセット間でのラベルの一貫性を保ちながら、より広範な分類が可能となっている。階層的な構造を用いることで、検出時に物体の存在に関する確率を精緻に推定することができ、また分類精度も向上する。
- **共同訓練の利点**: 分類と検出データを共同で訓練することで、分類と検出の両方のタスクにおいてより多くの情報をモデルに提供することができる。具体的には、検出ラベルのある画像での損失は全体のYOLOv2損失を使用し、分類ラベルの画像での損失は分類専用の損失を使用することで、モデルが検出と分類の両方のタスクを効果的に学習できるようにしている。
- **データセット統合のメリット**: WordTreeを用いることで、異なるデータセットのラベルを統合し、ラベル間の関係を明示的に捉えることができる。これにより、異なるデータセットからの情報を一貫した方法で活用することができ、分類精度が向上するとともに、未知の物体に対しても適応できる。

**⑤比較の記載**  

| 手法                 | 方式                          | 特徴                                                                                  | 図/表番号       |
|--------------------|-----------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------|------------------|
| YOLOv2              | オリジナル                    | VGG-16ベース、5.58億オペレーション、72.9%のトップ1精度、91.2%のトップ5精度            | 無し             |
| Darknet-19          | 提案されたモデル              | 19層の畳み込み層、5.58億オペレーション、72.9%のトップ1精度、91.2%のトップ5精度          | 無し             |
| YOLO9000            | 提案されたモデル、WordTree利用 | ImageNetとCOCOのデータを統合、1369クラスで71.9%のトップ1精度、90.4%のトップ5精度       | Figure 5, Figure 6 |

**⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分**  

無し

:::note info
④の回答内容は、メカニズムの解明の話ではない。(重複した内容、不適)
:::

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/7c725a89-24b5-f501-989c-2a3d501de9d8.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/1a440a2e-d583-7154-8c21-95cdd0a1aabf.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/606924/82f45406-1ae9-1d70-dc8a-a42c14d89995.png)

**▼質問(人間)**
上記の「未知の物体に対しても適応できる」に対する具体的な処理方法について記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する式番号があれば記載、既存手法の適用があれば引用元を記載)

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
「未知の物体に対しても適応できる」具体的な処理方法については、以下のように説明されている。

**具体的な処理方法:**

- **WordTreeによる階層的予測**: YOLO9000は、物体の存在確率を予測する際に、WordTreeを利用して階層的に予測を行う。WordTreeは、ラベル間の階層的関係を利用して、物体が「物理的な対象」である確率を用いて予測を行う。このアプローチにより、モデルは見たことのない新しいカテゴリや物体に対しても適応できる。具体的には、予測されたノードからツリーを辿り、各ノードで条件付き確率を計算し、それらを掛け合わせて絶対的な確率を求める。これにより、モデルは訓練時に見たことのない物体に対しても、ツリーの構造に基づいて予測を行う。

- **例: 確率計算の方法**: ノード「Norfolk terrier」についての確率を求める場合、次のように計算を行う：
  $ P(\text{Norfolk terrier}) = P(\text{Norfolk terrier}|\text{terrier}) \times P(\text{terrier}|\text{hunting dog}) \times \ldots \times P(\text{mammal}|\text{animal}) \times P(\text{animal}|\text{physical object}) $
  ここで、各条件付き確率は、ツリーの各ノードでの予測に基づいて計算される。

- **オブジェクトの存在確率の利用**: 検出タスクにおいては、YOLOv2の物体検出予測を利用して「物理的な対象」の存在確率を評価し、ツリーを下る際にその確率に基づいて最も高い自信を持つパスを選択する。この方法により、未知の物体でもツリーを利用して適切なラベルを予測することが可能になる。

**具体的な記載の無い部分**: 上記の方法以外に、具体的な式番号や詳細な計算方法の記載は見当たらない。

##   5. Conclusion

**▼質問(人間)**
<details><summary>質問内容全体はここをクリック</summary>
(論文・記事の各章節を貼り付け)
5. Conclusion
We introduce YOLOv2 and YOLO9000, real-time de-
tection systems. YOLOv2 is state-of-the-art and faster
than other detection systems across a variety of detection
datasets. Furthermore, it can be run at a variety of image
sizes to provide a smooth tradeoff between speed and accu-
racy.
YOLO9000 is a real-time framework for detection more
than 9000 object categories by jointly optimizing detection
and classification. We use WordTree to combine data from
various sources and our joint optimization technique to train
simultaneously on ImageNet and COCO. YOLO9000 is a
strong step towards closing the dataset size gap between de-
tection and classification.
Many of our techniques generalize outside of object de-
tection. Our WordTree representation of ImageNet offers a
richer, more detailed output space for image classification.
Dataset combination using hierarchical classification would
be useful in the classification and segmentation domains.
Training techniques like multi-scale training could provide
benefit across a variety of visual tasks.
For future work we hope to use similar techniques for
weakly supervised image segmentation. We also plan to
improve our detection results using more powerful match-
ing strategies for assigning weak labels to classification data
during training. Computer vision is blessed with an enor-
mous amount of labelled data. We will continue looking
for ways to bring different sources and structures of data
together to make stronger models of the visual world.

上記の内容に関して下記の質問に回答下さい: (である調で記載、質問に対して該当するものが無ければ無しと記載、対応する図/表番号があれば記載)
①何についての記載か? + 要旨は何? + 対応する図/表番号を列挙 (要旨は箇条書きで記載、図/表番号は横1列で羅列)
②改良点・工夫点・テクニック等の記載があれば説明下さい。
③性能が向上した記載があれば説明下さい。(具体値があれば記載、対応する図/表番号があれば記載)
④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載があれば説明下さい。
⑤比較の記載があれば違いを表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば明記)
⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分があれば表でまとめて下さい。(対応する図/表番号があれば記載)
</details>

**▼生成AIの回答(ChatGPT-4o)**
以下の質問に対して、指定された形式で回答いたします。

**①何についての記載か? + 要旨は何? + 図/表番号列挙**  
このセクションでは、YOLOv2およびYOLO9000の最終的な結論と、それらの技術の意義、将来の展望について記載されている。対応する図や表は特に記載されていない。

**要旨**
- YOLOv2は最先端のリアルタイム検出システムであり、様々な検出データセットで他のシステムよりも速く動作する。
- YOLO9000は、検出と分類の共同最適化によって9000以上の物体カテゴリのリアルタイム検出を実現する。
- WordTreeを使用して、異なるデータソースを組み合わせ、YOLO9000が検出と分類のデータサイズのギャップを埋める強力なステップとなっている。
- これらの技術は物体検出以外の領域にも一般化可能であり、階層的分類によるデータセットの組み合わせが分類やセグメンテーション分野に有用である。
- 将来的には、弱教師付き画像セグメンテーションや、弱いラベルを分類データに割り当てるためのマッチング戦略の改善に取り組む予定。

対応する図/表番号: なし

**②改良点・工夫点・テクニック等の記載**  
- YOLOv2およびYOLO9000の提案により、リアルタイム検出システムの速度と精度のトレードオフを滑らかに調整できる。
- YOLO9000では、WordTreeを使用して異なるデータソース（ImageNetとCOCO）を組み合わせ、検出と分類の共同最適化を行っている。
- 階層的分類によるデータセットの組み合わせにより、検出と分類のデータサイズのギャップを縮小している。

**③性能が向上した記載**  
- YOLOv2は他の検出システムよりも速く動作し、最先端の性能を発揮している。
- YOLO9000は、9000以上の物体カテゴリをリアルタイムで検出する能力を持ち、検出と分類のデータサイズのギャップを埋める強力なアプローチを提供している。

**④メカニズムの解明・なぜそうなるのか等の記載**  
- YOLOv2は、多様な画像サイズでの動作を可能にし、速度と精度のトレードオフを調整できるため、検出システムとしての柔軟性が高い。
- YOLO9000は、WordTreeを用いることで、異なるデータソースのカテゴリを統合し、検出と分類の最適化を実現している。

**⑤比較の記載**  
比較に関する具体的な表や図は記載されていないため、表の作成は不要。

**⑥上記⑤以外で表に出来そうな部分**  
無し


#   あとがき

##   所感

機械学習についてある程度知っていないと、生成AIに質問しても、その回答内容だけでは理解できないと思います。生成AIの回答は、論文の内容をあまり変えずに、要点をそのまま掻い摘んで回答するような形になっています。(良い意味で論文の要点をそのまま抜き出した形)

YOLOについての分かりやすい解説記事等を事前にチェックして、実際の処理方法や中核部分の内容をあらかじめ把握していると、理解しやすいと思います。生成AIは実際の細かい処理方法自体を分かりやすく説明してはくれない傾向があります。

##   分かったこと

YOLOv2は、より高速で軽量なDarknet-19をベースとして(19の畳み込み層と5つのMax Pooling層から構成、少ない演算量で高い分類精度を実現)、検出タスク用に最終層のネットワークを修正し、最終の畳み込み層を削除して3×3の畳み込み層と1×1の畳み込み層を追加、パススルーレイヤーを導入するもの、と分かりました。

その他で、分かったこと・注目した点を列挙すると:

物体検出と分類の同時トレーニング: ラベル付きデータがないクラスでも予測可能にする。同時トレーニング手法により、物体検出と分類のタスクを融合させ、ラベル付きデータが少ないクラスに対しても高い検出精度を維持。分類データを利用して物体検出システムの語彙を拡張し、ロバスト性を向上。

YOLOv2という改良版のYOLOシステムを開発し、その後、9000以上のクラスを検出可能なYOLO9000を作成。

YOLOv2は、Faster R-CNNから着想を得て、アンカーボックスを用いた予測を行う。YOLOv2は各特徴マップの位置ごとに複数のアンカーボックスに対してオフセットを予測し、それに基づいてバウンディングボックスを生成する。

YOLOv2では、アンカーボックスの初期設定を最適化するために、k-meansクラスタリングを用いている。これにより、手動で設定するのではなく、トレーニングセットに基づいて自動的に適切なアンカーボックスの寸法を決定する。

YOLOv2では、グリッドセルの位置に相対的な座標を直接予測する方法を採用している。この手法では、真値（グラウンドトゥルース）を0から1の範囲に制約し、ロジスティック活性化関数を使用して予測値をこの範囲内に収める。この手法により、位置予測がより簡単に学習され、モデルの安定性が向上する。

YOLOv2では、まずImageNetで事前学習された分類器ネットワークを使用し、448×448の解像度で10エポックの微調整（ファインチューニング）を行う。この処理により、ネットワークが高解像度の入力に対応できるようにフィルターを調整する時間が与えられる。

パススルーレイヤーは、26×26の高解像度の特徴マップを13×13の低解像度の特徴マップに統合するために使用。この統合は、ResNetのidentity mappingに似た手法を採用しており、高解像度の特徴を異なるチャンネルとして低解像度の特徴マップにスタッキングすることで実現。26×26×512の特徴マップを13×13×2048の特徴マップに変換し、この拡張された特徴マップを用いて物体検出を行う。

YOLOv2モデルに異なる入力画像サイズでの予測能力を学習させるために、訓練中に画像の解像度を変更する。この手法では、入力画像の解像度を固定せず、数バッチごとにランダムに変更する。

より高速で軽量なDarknet-19をベースとする。Darknet-19は、19の畳み込み層と5つのマックスプーリング層から構成され、少ない演算量で高い分類精度を実現するもの。
検出タスク用にネットワークを修正する際に、最終の畳み込み層を削除し、3×3の畳み込み層と1×1の畳み込み層を追加。また、パススルーレイヤーを導入。

共同訓練のメカニズム: 検出ラベルが付けられた画像にはフルYOLOv2損失関数をバックプロパゲートし、分類ラベルの画像には分類専用の損失のみをバックプロパゲートする方法を採用している。