动手学深度学习 - 9.3. 目标检测和边界框

动手学深度学习 - 9.3. 目标检测和边界框

动手学深度学习 - Dive into Deep Learning
Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, and Alexander J. Smola
https://zh.d2l.ai/

9.3. 目标检测和边界框

在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测 (object detection) 或物体检测。

目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶里，我们需要通过识别拍摄到的视频图像里的车辆、行人、道路和障碍的位置来规划行进线路。机器人也常通过该任务来检测感兴趣的目标。安防领域则需要检测异常目标，如歹徒或者炸弹。

In [1]:
%matplotlib inline
import d2lzh as d2l
from mxnet import image

加载示例图像，可以看到图像左边是一只狗，右边是一只猫。它们是这张图像里的两个主要目标。

In [2]:
d2l.set_figsize()
img = image.imread('../img/catdog.jpg').asnumpy()
d2l.plt.imshow(img);  # 加分号只显示图

9.3.1. 边界框

在目标检测里，我们通常使用边界框 (bounding box) 来描述目标位置。边界框是一个矩形框，可以由矩形左上角的 $x$ 和 $y$ 轴坐标与右下角的 $x$ 和 $y$ 轴坐标确定。我们根据上面的图的坐标信息来定义图中狗和猫的边界框。图中的坐标原点在图像的左上角，原点往右和往下分别为 $x$ 轴和 $y$ 轴的正方向。

In [3]:
# bbox 是 bounding box 的缩写
dog_bbox, cat_bbox = [60, 45, 378, 516], [400, 112, 655, 493]

我们可以在图中将边界框画出来，以检查其是否准确。画之前，我们定义一个辅助函数 bbox_to_rect。它将边界框表示成 matplotlib 的边界框格式。

In [4]:
def bbox_to_rect(bbox, color):  # 本函数已保存在 d2lzh 包中方便以后使用
    # 将边界框 (左上 x, 左上 y, 右下 x, 右下 y) 格式转换成 matplotlib 格式：
    # ((左上 x, 左上 y), 宽, 高)
    return d2l.plt.Rectangle(
        xy=(bbox[0], bbox[1]), width=bbox[2]-bbox[0], height=bbox[3]-bbox[1],
        fill=False, edgecolor=color, linewidth=2)

我们将边界框加载在图像上，可以看到目标的主要轮廓基本在框内。

In [5]:
fig = d2l.plt.imshow(img)
fig.axes.add_patch(bbox_to_rect(dog_bbox, 'blue'))
fig.axes.add_patch(bbox_to_rect(cat_bbox, 'red'));

9.3.2. 小结

• 在目标检测里不仅需要找出图像里面所有感兴趣的目标，而且要知道它们的位置。位置一般由矩形边界框来表示。