【deeplearning.ai】week12 用于目标检测的YOLO和R-CNN

用于目标检测的YOLO和R-CNN

1 摘要

本文讲cnn应用于目标检测,主要是两种网络,YOLO和R-CNN。重点在于YOLO,通过YOLO进一步理解卷积操作的神奇和强大。另外就是cnn在目标检测的应用的一系列很有意义的方法,比如,如何预测绑定框、多目标重叠如何处理、如何合并多个选框,不同选框之间如何量化相关性,

其次,目标检测的传统思路。

再者,我认为相当重要的是,拿到一个训练好的模型,如何使用?这一点在练习中得以体现。

  • 目标检测,Sliding window(滑动窗口)
  • YOLO,Anchor Box(多目标技术),Intersection Over Union(boxes相关度),nonmax-suppression(非最大抑制)
  • R-CNN

2 目标检测

讲以下网络之间,必须先理解目标检测算法。目的就是找到图片中的目标,识别它,并且框出它的所在。

最粗暴的想法是,如果能在图片中分别识别所有可能的窗口(包括大小和位置),那就能够完成这件事。但很明显,这样太傻了,不可能做到。于是就引入了滑动窗口

基本思路是:

利用滑动窗口,设定窗口的有限大小,设定每次移动的有限步数,简化上述所有窗口的想法,然后对每个窗口进行检测。

看起来也不怎么样。但其实,在传统方法中,一般预测都是线性的函数,所以即使是滑动窗口有点多,也可以很快做到。但传统方法不太擅长识别物体这件事。于是有了YOLO。

3 YOLO

3.1 简述YOLO

YOLO是一个挺难理解的算法,原因是需要理解的概念非常多。先整体上把握一下YOLO干的事:

YOLO利用卷积和resize将图片变成19x19的网格,每个cell都对cell中的目标进行预测,包括是否存在、类别、位置信息,然后通过筛选、融合预测的信息,最终得到结果。(为了方便,下面都用19x19的特例来说明)

【deeplearning.ai】week12 用于目标检测的YOLO和R-CNN_第1张图片

如上图,请仔细看途中批注部分,每个点都是下面要讲到的概念。YOLO的整体就是上图,然后复杂基本都是来自于这些概念,下面会一个一个讲。

我想,理解YOLO主要理解两个问题:

  1. 如何通过卷积来实现滑动窗口类似操作并且同时实现了预测?
  2. 19x19个预测信息如何筛选以及整合?

3.2 预测目标设计

预测目标,不再局限于类别,现在引入了更多信息——没错,这对CNN来说只是提供的训练的数据的差别而已,尽管对我们来说很难接受。总之:
  • p:目标是否存在
  • x,y,h,w:位置信息,左上角坐标和宽高。
  • c:什么分类

值得一提的是,多分类问题我们只能使用Log类型的损失,而向前面p,x,y,h,w这几项都可以直接使用平方损失来计算。具体损失函数设计我还没有理解到位。这里就不在多说,大致应该差不远。

我感觉,YOLO的设计者很可能一开始并没有给出:卷积实现滑动窗口这样复杂的解释,而是按照常规深度学习的思路,就这样设置了目标和输入数据的label。回头才给出了复杂的合理解释。

3.3 卷积——压缩信息

YOLO的一个核心,也是CNN中一个非常重要的思想:卷积实现滑动窗口同时实现一次预测。

怎么做到的?可能我理解还不是很深刻,感觉CNN中的具体操作还有点偏黑箱,但我还是谈谈我的理解。

压缩信息

首先,我们在学习卷积神经网络的时候,通常入门的时候,都是从边缘检测的Filter开始的。想象一下,我们是通过把改边缘压缩到下一层的一个小格中,以此来实现一层一层的卷积的。

【deeplearning.ai】week12 用于目标检测的YOLO和R-CNN_第2张图片

图中左侧假设为一条斜边,被卷积压缩到右侧一个一个的格子中。也就是说,可以这样理解,卷积这个操作可以压缩图片中的信息,甚至最终变成1x1xN的形状——信息仍然被保留。

大量运算共享

卷积神经网络学习的时候,有分析了权重共享以及稀疏连接,从另一个角度来看,识别任务的大部分运算都因为卷积被共享了。所以神经网络还会使得大量的运算共享,极大提高效率。

自动找到特征

而且,要注意的是,虽然我们一开始学卷积的时候,使用的Filter都是特定设定的,看起来就是用于检测某些边缘,但其实这些Filter不过都是一些权重而已,CNN它自己会找到合适的Filter——宏观上,CNN能自动找出图片的特征。

3.4 卷积实现滑动窗口

再回忆一下滑动窗口,可以发现,这和卷积是不是有点像。

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图中,第二行非常清楚,假如使用14x14的滑动窗口,最终检测也是四个位置。如下图,卷积也可以检测8x8的位置。

并且,更重要的是,回忆一下CNN的运行,它不仅切割了图片,并且并不需要对每个小窗口独立运行训练预测算法,而是卷积的过程也同时完成整张图片的预测识别操作!(滑动窗口是一个窗口运行一次)

这就是卷积思想真正神奇而强大之处——把滑动窗口实现的同时,还一次性预测了整张图片。并且运算共享,也最终使得实时预测成为可能。

暂停一下,再看一下这个图吧。

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我们已经完成了最难的第一部分,上图的前面两步,回答了第一问题。

如何通过卷积来实现滑动窗口类似操作并且同时实现了预测?

YOLO利用卷积,将图片压缩成19x19的cell,每个cell都对cell中的目标进行预测,在分割窗口的同时,一次完成训练预测工作。接下来就是右边标注的一系列小概念。

3.5 Anchor Box 多目标检测

如图,如果一个行人和一辆车重叠再一起怎么办?这是一个相当麻烦的问题,反正我一直也很好奇,这件事怎么解决。

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方法很有意思。不同目标通常有不同的形状,比如图中,人一般是竖长方行,车一般是横长方行,路标一般是很小的正方形……那么,怎么利用这一点呢?

答案是,提前设定多种形状,比如图片中就是竖长方形和横长方形,在一个cell(19x19中的一个),同时对不同形状的进行多组预测,(p x y h w c1 c2 …),最终通过概率p的大小确定属于哪个形状。

3.6 筛选

筛选一:最后剩下的问题

最后,我们跑完模型,会得到19x19个cell的预测数据,每个cell又包括不同形状的boxes,那么,剩下的问题是,如何挑出筛选出合适的box?

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筛选二:阈值过滤

每个cell上有多个形状的概率,取最值。然后就剩下19x19个boxes了。我们对它们的概率p设定一个阈值,过滤掉大部分概率太低的。

现在剩下的boxes不多了,但我们只需要一个目标一个box。很容易,我们能够想到,同一个目标的box选其中最大的就好。那么怎么做呢?怎么判别是同一个,相关度高?

筛选三:如何量化box之间的相关度

我们可以首先通过类别来判断是否属于同一种预测,然后通过是否覆盖判断检测是否同一个目标。那么是否覆盖怎么量化?

这里采用的是Intersection Over Union,交/并。如图。没什么好说的,太清晰了。设定一个阈值,过滤掉重叠不是很多的部分就好——防止它们预测的是同一种东西,但是两个东西特别靠近,因此box有点重叠。

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筛选四:非最大抑制算法

我们知道了那一堆的boxes检测的是同一个东西,那么接下来很简单,保留概率最大的那个就可以了。但是算法上怎么做呢?

1. 找出其中最大的P的box,cur
2. for all box
		计算cur与其他所有box的IOU
        如果IOU相关性大于0.5那么删掉它(概率小又预测同样的东西)
3. 返回第1,找到下一个最大的P,直到找不到

ps. tensorflow中有现成的算法,只不过原理还是理解一下吧。

3.7 还原图片,画出box

让我们再回到这个图,最后一步了,还原图片原来的大小和box原来的大小,画出来。YOLO算法结束。

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4 R-CNN

让我们回到最开始讲到目标检测的基本思路。R-CNN是另一种优化算法。

它属于two-stage,先定位,再识别。朴素的思想是,滑动窗口中的大多数窗口都是没有意义的,没有目标的,所以,怎么减少这些没有意义的目标呢。

利用几何方法进行语义分割,现在可以只检测图中可疑的蓝色部分,大幅度减少运算量。

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这是R-CNN和Fast-R-CNN的基本思路。R指的是Region,先识别区域,再识别物体。

但这个仍然会有效率问题。每个区域都得调用识别算法,太慢了!能不能一次预测全图?

我们发现和YOLO类似,为何不用卷积做这件事。于是,就有了Faster–R-CNN。我觉得这个算法和YOLO有点类似了。

5 练习

这次练习并没有搭建YOLO,也没有自己训练,而是将注意力放在了YOLO的筛选问题上。我觉得这算是良苦用心,理解YOLO的很大复杂性就是这里的很多小概念,做过一次就基本心里有数了。模型搭建和训练本身细节太多而且训练太久,反而会影响理解。

基本上做的事情是,加载一个训练好的YOLO模型,我们要把数据resize输入,得到输出后要进行重构,一系列筛选的工作,最终绘制出来。

  1. anchor box多个预测结果,选出最大的
  2. IOU实现,计算相关性
  3. 非最大抑制,找出最终的box

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