目标检测：YOLO和SSD 简介

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作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，目标检测任务在于从图像中定位并分类感兴趣的物体。传统视觉方案涉及霍夫变换、滑窗、特征提取、边界检测、模板匹配、哈尔特征、DPM、BoW、传统机器学习（如随机森林、AdaBoost）等技巧或方法。在卷积神经网络的加持下，目标检测任务在近些年里有了长足的发展。其应用十分广泛，比如在自动驾驶领域，目标检测用于无人车检测其他车辆、行人或者交通标志牌等物体。

目标检测用于车辆感知

目标检测的常用框架可以分为两类，一类是two-stage/two-shot的方法，其特点是将兴趣区域检测和分类分开进行，比较有代表性的是R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN；另一类是one-stage/one-shot的方法，用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1,v2,v3）和SSD为代表。

Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。因而此次我们主要介绍一下SSD和YOLO系列框架。

SSD（The Single Shot Detector）

SSD与2016年由W. Liu et al.在SSD: Single Shot MultiBox Detector一文中提出。虽然比同年提出的YOLO（v1）稍晚，但是运行速度更快，同时更加精确。

特点

SSD的框架在一个基础CNN网络（作者使用VGG-16，但是也可以换成其他网络）之上，添加了一些额外的结构，从而使网络具有以下特性：

用多尺度特征图进行检测
作者在VGG-16后面添加了一些特征层，这些层的尺寸逐渐减小，允许我们在不同的尺度下进行预测。越是深层小的特征图，用来预测越大的物体。

用卷积网络进行预测
不同于YOLO的全连接层，对每个用于预测的通道特征图，SSD的分类器全都使用了卷积进行预测，其中是每个单元放置的先验框的数量，是预测的类别数。

设置先验框
对于每一个特征图上的单元格，我们都放置一系列先验框。随后对每一个特征图上的单元格对应的每一个先验框，我们预测先验框的维偏移量和每一类的置信度。例如，对于一个的特征图，若每一个特征图对应个先验框，同时需要预测的类别有类，那输出的大小为。（具体体现在训练过程中）
其中，若用表示先验框的中心位置和宽高，表示预测框的中心位置和宽高，则实际预测的维偏移量是分别是：

先验框

框架

下图是SSD的一个框架，首先是一个VGG-16卷积前5层，随后级联了一系列卷积层，其中有6层分别通过了卷积（或者最后一层的平均池化）用于预测，得到了一个的输出，随后通过极大值抑制（NMS）获得最终的结果。

SSD与YOLO的区别

这里为了方便大家的理解，举例说明一下上图的预测输出：

图中网络用于检测的特征图有个，大小依次为，，，，，；这些特征图每个单元所对应的预置先验框分别有,,,,,个，所以网络共预测了个边界框，（进行极大值抑制前）输出的维度为。

未完待续

YOLO v1

YOLO模型

YOLO v1网络结构

损失函数

YOLO v2

先验框偏移量设置

YOLO v3

YOLO v3网络架构

Faster R-CNN

Faster R-CNN框架

参考：
chenxp2311的CSDN博客：论文阅读：SSD: Single Shot MultiBox Detector
小小将的知乎专栏：目标检测|SSD原理与实现
littleYii的CSDN博客：目标检测论文阅读：YOLOv1-YOLOv3（一）

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