深度学习（5）--目标检测小总结（目标检测，人脸识别，目标识别与定位，YOLO算法，bounding box，边框回归）

网易云课堂吴恩达深度学习微专业相关感受和总结。因为深度学习较机器学习更深一步，所以记录机器学习中没有学到或者温故知新的内容。从总体架构的角度思路来看待机器学习问题

也做了不少CNN相关的项目内容，结合已知进行思考总结。

本文只是概念性的东西，没有太多细节，如果后续做实际的目标检测，再去学习细节，有个宏观印象，便于管控全局。

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上一篇：深度学习（4）--卷积神经网络小总结（Inception及其超好用的百度云链接，CNN，LeNet,AlexNet,vgg,ResNet，1×1卷积核，扩充数据）https://blog.csdn.net/qq_36187544/article/details/92613205

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目录

目标检测基本概念

YOLO算法（bounding box)

人脸识别

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目标检测基本概念

分类定位：一个对象分类并进行定位。目标检测：针对多个对象进行，甚至多个类别。
目标识别与定位：识别即分类任务较简单。对于定位而言，比如需要定位4个点，可以让标签y的形式形同（K，x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4）K为是否有该类图像，如果有四个点的数据才有效，否则无效，但是点的意义要讲顺序，比如点1是头顶，点2是脚，顺序不一样容易导致输出结果错误。相当于网络多输出实现定位点输出。

目标检测示例：

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YOLO算法（bounding box)

对象检测（目标检测）可采用滑动窗口目标检测法，但是通常的滑动窗口计算成本过大。一般的滑动窗口计算法取离散位置集合进行测试，但是实际上这样很不精准，所以采用YOLO算法

先聊一下bounding box：将图片分为M×N个模块，检测目标中心点在哪个模块（所以不用担心一个目标横跨几个模块）,（bx,by,bh,bw)对应（中心点坐标，目标高和宽度）一般表示方式为百分比，表示占格子长宽的比例，y[0]表示这个模块是否包含中心点，如果为0不包含，y[1]、y[2]等就没有意义。y[5]、y[6]、y[7]表示那一种分类（如果单分类，完全可以去掉这几个参数），可以是汽车、行人、交通指示灯。当然，还有其他参数表达方式，需要再细研究（论文会很难==）

优势：可以只用一次卷积神经网络，就能输出3×3×8（以上图为准），执行速度很快。实际上就是把这类问题变成了神经网络回归问题。

写的挺好的边框回归参考文章：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438

评价指标：交并比（预测框与实际框的交集大小比并集）

为了排除对同一目标多次检测，因为如果格子划分过细，可能很多格子都包含目标，所以需要非极大值抑制（非最大值抑制）：1.去除所有IOU小于一定比例如0.6的结果，2.找到IOU高的边框结果如≥0.9的，寻找与这些高IOU有很高重合度（如IOU>0.5）的的边框，去除

当一个格子采集多个对象时，采用anchor boxes，用的较少，下图可以展示，对于Y是2×8维的变量，为了防止一个格子有多个对象能够采集到各个坐标。

YOLO算法：就是利用标签Y做神经网络输出，得到最终结果。但是注意，最后需要进行一下非极大值抑制得到具体的目标检测边框。被吴恩达誉为最好用的目标检测算法。

R-CNN：带区域的卷积算法，比如下左图蓝色框是没有意义的。所以运用图像分割算法得到不同色块，在色块边界跑算法。即通过算法划分区域得到候选区域，再在区域上跑卷积。也有改进算法比如fast-RCNN,faster-RCNN

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人脸识别

算法情况：没有很多数据进行训练，即一次学习问题，所以采用另外一种方式得到两个人像是否为同一个人，成对问题。

siamese网络

构建函数D，D计算两张图片人物相似度差异（可以就是一个计算两个向量距离范数的函数），分别把两张人像输入进siamese网络，但是不需要输出最后的结果，到达最后一层或某一层时，输出这个128（或者其他数字）的网络输出向量，把这两个人像对应的向量进行相似度比较，得到最后结果，D值很小则认为是同一个人。

triplet损失

在训练网络时采用三元损失训练网络：

Anchor锚图像，positive正确图像（即和锚图像为一个人），negative为错误图像（即和锚图像不为一个人），得到如下公式，A与P的范数与A与N的范数之差+α作为损失，α为间隔即AP与AN需要一定间隔避免AP与AN都近似为0这种情况。（均来自FaceNet论文）。选取合适的三元函数才能得到更好的参数效果。

另一种实现思路：转为二分类

不使用三元损失，可以把网路转为二分类问题，一下就比较熟悉了。输入两人像，之前siamese网络输出编码，这里不输出编码，而是对两张图片的编码再进行逻辑回归等（也可以是更多方式，比如统计学X2类似公式）生成结果：