我想知道YOLOv2中的多尺度训练是如何工作的。
论文中指出：
原始 YOLO 使用 448 × 448 的输入分辨率。通过添加锚框，我们将分辨率更改为 416×416。然而，由于我们的模型只使用卷积层和池化层，它可以随时调整大小。我们希望 YOLOv2 能够在不同大小的图像上运行，因此我们将其训练到模型中。我们不是固定输入图像的大小，而是每隔几次迭代就改变网络。每 10 批我们的网络随机选择一个新的图像尺寸。“由于我们的模型下采样了 32 倍，我们从以下 32 的倍数中提取：{320, 352, ..., 608}。因此最小的选项是 320 × 320，最大的是 608 × 608。我们调整大小网络到那个维度并继续训练。”
我不明白只有卷积层和池化层的网络如何允许输入不同的分辨率。从我搭建神经网络的经验来看，如果把输入的分辨率改成不同的尺度，这个网络的参数个数就会发生变化，也就是这个网络的结构会发生变化。
那么，YOLOv2 是如何即时改变这一点的呢？
我阅读了 yolov2 的配置文件，但我得到的只是一个random=1声明......
如果您只有卷积层，则权重的数量不会随着层的 2D 部分的大小而改变（但如果您调整通道数量，它也会改变）。
例如（想象的网络），如果你有 224x224x3 的输入图像和一个 3x3x64 的卷积层，你将有 64 个不同的 3*3*3 卷积滤波器内核 = 1728 个权重。这个值根本不依赖于图像的大小，因为内核被独立地应用于图像的每个位置，这是卷积和卷积层最重要的事情，也是为什么 CNN 可以走这么深的原因，以及为什么在更快的 R-CNN 中你可以从你的特征图中裁剪区域。
如果有任何完全连接的层或其他东西，它就不会以这种方式工作，因为在那里，更大的 2D 层维度会导致更多的连接和更多的权重。
在 yolo v2 中，有一件事可能看起来仍然不合适。例如，如果您将每个维度中的图像大小加倍，您最终会在最终的 1x1xN 过滤器之前得到每个维度中的特征数量的 2 倍，就像原始网络大小的网格是 7x7 一样，调整大小的网络可能有 14x14。但是你只会得到 14x14 * B*(5+C) 的回归结果，就好了。
在 YoLo 中，如果您只使用卷积层，则输出网格的大小会发生变化。
例如，如果您的尺寸为：
320x320，输出尺寸为 10x10
608x608，输出尺寸为 19x19
然后，您计算这些 wrt 到经过类似调整的地面实况网格的损失。
因此，您可以在不添加任何参数的情况下反向传播损失。
损失函数参考yolov1论文：
因此，理论上您只能根据网格大小而不是模型参数调整此功能，您应该一切顺利。
论文链接：https ://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf
在作者的视频解释中提到了相同的内容。
时间：14:53
