YOLO的一大特点就是快，在处理上可以达到完全的实时。原因在于它整个检测方法非常的简洁，使用回归的方法，直接在原图上进行目标检测与定位。
多任务检测：
网络把目标检测与定位统一到一个深度网络中，而且可以同时在原图上检测多个物体。步骤总结如下：
（1）把图片分割成S*S个方格，假如某个物体的中点落在其中一个方格，那么这个方格就对这个物体负责。这里说的物体的中点应该是指ground truth box中的物体的中心。
（2）对于每个格子，预测B个bounding box以及相应的confidence。Bounding box 的如何选择让我思考了一番，回忆起faster cnn中，在网络上预测bounding box会有比例与大小，但这里不需要，因为faster cnn中的box的选择其实算是regoin proposal的一部分，而在YOLO这个box直接通过回归方程计算出来的。在这里，confidence的计算包含两个部分：，当格子中没有物体，则Pr(Object) = 0，否则等于1。可以从式子中看到，它包含了是否存在物体以及预测的精确度两个方面的信息。除此以外，对于bounding box会有四个坐标即x、y、w、h。
（3）对于每个含有物体的格子预测C个类别的概率信息，而且每个格子还要预测B个box，这样最后会得到S*S*（B*5+C）的张量。
以上是根据ground truth box训练的部分。
（4）在test的时候，预测到了S*S*（B*5+C）的张量，把类别概率与confidence相乘，
就得到每个bounding box 的class – specific confidence分数
（5）根据以上得到的分数设置阈值进行过滤，然后执行NMS处理，得到最终检测结果。
网络结构：
网络结构与GoogLeNet非常相似，都使用了1*1的卷积核压缩信息，构造更加非线性的抽象特征，因为这相当于多层感知机的作用。论文中截图的结构，从通道数来看，中间应该缺少了一些卷积层。
一些细节问题：
预训练：使用imageNet预训练，网络结构是前20层网络加上一个平均池化层和一个全连接层。
预测：由于预测需要更加精细的像素，所以把输入扩展成448*448，并且增加了四个卷积层和两个全连接层。在最后一层预测中，需要预测概率和bounding box，这里把bounding box的预测归一化成0到1。
激活函数：最后一层的激活函数使用线性激活函数，而其他层使用leaky ReLU的激活函数：
误差传播：误差的计算采用简单的平方和误差函数。但是，从网络结构可以知道，预测概率的维数比预测bounding box的维数要高，而且，在图片中大多的格子是没有物体的，这会使得它们的confidence趋于0。它们的贡献过大，会使得网络无法收敛。
论文采用一个办法就是加权，赋予不同的权值，对于预测bounding box的，而对于没有object的格子的误差赋予权值
。同时，对于大的box的小误差肯定要比小box的小误差影响更小，于是，采用对w,h,x,y取平方根的做法，因为平方根函数的图像随着x的增大会变得平缓。
此外（这里还没搞得太明白），一个网格可能会预测多个box，希望每个box负责专门的object的预测。方法是，对于一个物体的truth box，看哪个bounding box的IOU更大，就让它负责这个box。我估计这个负责的分配会随着每次的网络的更新会动态的改变选择。前提是，object的中心要落在那个格子里面，于是公式为：
其中对应格子i如果有物体，那相应的bounding box j负责这个物体的预测。
表示格子i中是否有物体。
训练方法：使用随机梯度下降法，以及dropout的方法。
缺点：
（1）对于靠近的物体，还有很小的群体预测不好。这是因为格子预测的框属于一类的，而且往往格子较大，不能精细。
（2）对于不寻常的长宽比的物体，泛化能力偏弱
（3）误差函数影响定位的精确性。