【Pytorch神经网络理论篇】 33 基于图片内容处理的机器视觉：目标检测+图片分割+非极大值抑制+Mask R-CNN模型

基于图片内容的处理任务，主要包括目标检测、图片分割两大任务。

1 目标检测

目标检测任务的精度相对较高，主要是以检测框的方式，找出图片中目标物体所在的位置。目标检测任务的模型运算量相对较小，速度相对较快。

1.1 目标检测任务概述

目标检测任务要求模型能检测出图片中特定的目体，并获得这一目标物体的类别信息和位置信息。

在目标检测任务中，模型的输出是一个列表，列表的每一项用一个数组给出检测出的标物体的类别和位置（常用检测框的坐标表示)。

1.2 目标检测任务模型的分类

1.2.1 单阶段（1-stage）检测模型：

主要指直接从图片获得预测结果，也被称为Region-free法。相关的模型有YOLO、SSD、RetinaNet。

1.2.2 两阶段（2-stage）检测模型：

主要指先检测包含实物的区域，再对该区域内的实物进行分类识别，相关模型有R-CNN、Faster R-CNN，Mask R-CNN。

1.2.3 两种分类的对比

单阶段检测模型在分类方面表现出的精度高。

两阶段检测模型在检测框方面表现出的精度高。

2 图片分割：其模型大多数是两阶段

图片分割是指对图中的每个像素点进行分类，适用于对像素理解要求较高的场景。

2.1 图片分割的分类

2.1.1 语义分割

能将图片中具有不同语义的部分分开。

2.1.2 实例分割

能描述出目标物体的轮廓（比检测框更为精细)。

2.2 目标检测+语义分割=实例分割

目标检测：给你一张只有一条狗的图片，输入训练好的模型中（假设模型包含所有类型的狗），不管狗出现在图片中的哪个位置，它都能被检测为狗；给你一张有两条狗的图片，输入网络，会生成两个bbox，均被检测为狗，无法进行个体的区分。

语义分割：对所有像素进行分类，图片中只要出现狗，都会被分为一类，同样无法进行个体的区分。

实例分割：在所有不同类的狗的像素都被分类为狗的基础上，对不同类的狗进行目标定位，再给上狗1和狗2的标签，这就是实例分割。

3 非极大值抑制算法（Non-Max Suppression，NMS)

3.1 非极大值抑制算法的作用

在目标检测任务中，通常模型会从一张图片中检测出很多个结果，其中很有可能会出现重复物体（中心和大小略有不同）的情况。为了确保检测结果的唯一性，需要使用非极大值抑制算法对检测结果进行去重。

3.2 非极大值抑制算法的实现过程

1、从所有的检测框中找到置信度较大（置信度大于某个圆值）的检测框。
2、逐一计算其与剩余检测框的区域面积的重叠率（IOU)。
3、按照IOU阈值过滤。如果IOU大于一定阈值，则将该检测框剔除。

4、对剩余的检测框重复上述过程，直到处理完所有的检测框。
在整个过程中，用到的置信度阈值与lOU阈值需要提前给定。

3.3 IOU的概念（Intersection-over-Union）

IOU是交并比是目标检测中使用的一个概念是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。在多目标跟踪中，用来判别跟踪框和目标检测框之间的相似度。

4 Mask R-CNN模型

MaskR-CND模型属于两阶段检测模型，即该模型会先检测包含实物的区域，再对该区域内的实物进行分类识别。

4.1 检测实物区域的步骤

• 1、按照非极大值抑制算法将一张图片分成多个子框。这些子框被称作描点(Anchor)，锚点是不同尺寸的检测框，彼此间存在部分重叠。
• 2、在图片中对具体实物进行标注其坐标（所属的位置区域）。
• 3、根据实物标注的坐标与锚点区域的IOU，计算出前景与背景。计算规则为IOU高的就是前景，IOU低的就是背景，其余的就忽略。
• 4、根据第3步结果中属于前景的锚点坐标和第2步结果中实物标注的坐标，算出二者的相对位移和长宽的缩放比例。
• 5、最终，检测区域的任务会被转化成一堆锚点的分类（前景和背景）和回归任务（偏移和缩放)。

4.1.2 区域检测图解

如图2-2所示，每张图片都会将其自身标注的信息转化为与锚点对应的标签，让模型已有的锚点进行训练或识别。

4.2 区域生成网络

在MaskR-CNN模型中，实现区域检测功能的网络被称作区域生成网络（Regon Proposal Network，RPN)。

4.3 感兴趣区域

在实际处理过程中，会从RPN的输出结果中选取前景概率较高的一定数量的锚点作为感兴趣区域(Region of Interest，ROI)，送到第2阶段的网络中进行计算。

4.4 Mask R-CNN模型的完整步骤

4.4.1 Mask R-CNN模型的架构

4.4.2 Mask R-CNN模型的完整步骤

1、提取主特征，这部分的模型又被称作骨干网络。它用来从图片中提取出一些不同尺寸的重要特征，通常用于一些预训练好的模型（如VGG模型、Inception模型、ResNet模型等)。这些获得的特征数据被称作特征图。

2、特征融合；用特征金字塔网络（FeaturePyramid Network，FPN）整合骨干网络中不同尺寸的特征。最终的特征信息用于后面的RPN和最终的分类器（classifer）网络的计算。

3、提取ROI：主要通过RPN来实现。RPN的作用是，在众多锚点中计算出前景和背景的预测值，并计算基于锚点的偏移，然后对前景概率较大的ROI用非大值抑制算法实现去重，并从最终结果中取出指定个数的ROl用于后续网络的计算。

4、ROI池化：使用区域对齐的方式实现。将第2步的结果当作图片，按照ROl中的区域框位置从图中取出对应的内容，并将形状统一成指定大小，用于后面的计算。

5、最终检测：对第4步的结果依次进行分类、设置矩形坐标、实物像素分割处理，得到最终结果。