动手学CV-目标检测入门教程：基本概念
3.1 目标检测基本概念
本文来自开源组织 DataWhale CV小组创作的目标检测入门教程。
对应开源项目 《动手学CV-Pytorch》 的第3章的内容，教程中涉及的代码也可以在项目中找到，后续会持续更新更多的优质内容，欢迎⭐️。
如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv-pytorch
3.1.1 什么是目标检测
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，近年来传统目标检测方法已经难以满足人们对目标检测效果的要求，随着深度学习在计算机视觉任务上取得的巨大进展，目前基于深度学习的目标检测算法已经成为主流。
相比较于基于深度学习的图像分类任务，目标检测任务更具难度。
具体区别如图3-1所示。
图像分类：只需要判断输入的图像中是否包含感兴趣物体。
目标检测：需要在识别出图片中目标类别的基础上，还要精确定位到目标的具体位置，并用外接矩形框标出。
3.1.2 目标检测的思路
自2012年Alex Krizhevsky凭借Alex在ImageNet图像分类挑战赛中拿下冠军之后，深度学习在图像识别尤其是图像分类领域开始大放异彩，大众的视野也重新回到深度神经网络中。紧接着，不断有更深更复杂的网络出现，一再刷新ImageNet图像分类比赛的记录。
大家发现，通过合理的构造，神经网络可以用来预测各种各样的实际问题。于是人们开始了基于CNN的目标检测研究, 但是随着进一步的探索大家发现，似乎CNN并不善于直接预测坐标信息。并且一幅图像中可能出现的物体个数也是不定的，模型如何构建也比较棘手。
因此，人们就想，如果知道了图中某个位置存在物体，再将对应的局部区域送入到分类网络中去进行判别，那我不就可以知道图像中每个物体的位置和类别了吗？
但是，怎么样才能知道每个物体的位置呢？显然我们是没办法知道的，但是我们可以去猜啊！所谓猜，其实就是通过滑窗的方式，罗列图中各种可能的区域，一个个去试，分别送入到分类网络进行分类得到其类别，同时我们会对当前的边界框进行微调，这样对于图像中每个区域都能得到（class,x1,y1,x2,y2）五个属性，汇总后最终就得到了图中物体的类别和坐标信息。
总结一下我们的这种方案思路：先确立众多候选框，再对候选框进行分类和微调。
观察下图2-1，更形象的理解下这种思想：
图3-2展示了一个通过遍历各个区域，然后逐个分类去完成目标检测任务的过程示例。在待识别图上预设一个框，然后逐像素遍历，就能得到大量候选框（这里仅为示意图，图上只展示了3个框用于说明问题，具体数量由图像大小和预设框大小决定），每个框送入到分类网络分类都有一个得分(代表当前框中有一个船的置信度)，那么得分最高的就代表识别的最准确的框，其位置就是最终要检测的目标的位置。
以上就是最初的基于深度学习的目标检测问题解决思路，RCNN，YOLO，SSD等众多经典网络模型都是沿着这个思路优化发展的。
本文会基于以上思路，带领大家从0开始一步步搭建一个目标检测模型，并完成模型的训练测试及评价！
3.1.3 目标框定义方式
任何图像任务的训练数据都要包括两项，图片和真实标签信息，通常叫做GT。
图像分类中，标签信息是类别。目标检测的标签信息除了类别label以外，需要同时包含目标的位置信息，也就是目标的外接矩形框bounding box。
用来表达bbox的格式通常有两种，(x1, y1, x2, y2) 和 (c_x, c_y, w, h) ，如图3-3所示：
之所以使用两种不同的目标框信息表达格式，是因为两种格式会分别在后续不同场景下更加便于计算。
两种格式互相转换的实现在utils.py中，代码也非常简单：
def xy_to_cxcy(xy):
"""
Convert bounding boxes from boundary coordinates (x_min, y_min, x_max, y_max) to center-size coordinates (c_x, c_y, w, h).
:param xy: bounding boxes in boundary coordinates, a tensor of size (n_boxes, 4)
:return: bounding boxes in center-size coordinates, a tensor of size (n_boxes, 4)
"""
return torch.cat([(xy[:, 2:] + xy[:, :2]) / 2, # c_x, c_y
xy[:, 2:] - xy[:, :2]], 1) # w, h
def cxcy_to_xy(cxcy):
"""
Convert bounding boxes from center-size coordinates (c_x, c_y, w, h) to boundary coordinates (x_min, y_min, x_max, y_max).
:param cxcy: bounding boxes in center-size coordinates, a tensor of size (n_boxes, 4)
:return: bounding boxes in boundary coordinates, a tensor of size (n_boxes, 4)
"""
return torch.cat([cxcy[:, :2] - (cxcy[:, 2:] / 2), # x_min, y_min
cxcy[:, :2] + (cxcy[:, 2:] / 2)], 1) # x_max, y_max
3.1.4 交并比（IoU）
在目标检测任务中，关于IOU的计算贯穿整个模型的训练测试和评价过程，是非常非常重要的一个概念，其目的是用来衡量两个目标框的重叠程度。
IoU的全称是交并比（Intersection over Union），表示两个目标框的交集占其并集的比例。图3-4为IOU计算示意图:
图中可以看到，分子中黄色区域为红bbox和绿bbox的交集，分母中黄+红+绿区域为红bbox和绿bbox的并集，两者之比即为iou。
那么具体怎么去计算呢？这里给出计算流程的简述:
1.首先获取两个框的坐标，红框坐标: 左上(red_x1, red_y1), 右下(red_x2, red_y2)，绿框坐标: 左上(green_x1, green_y1)，右下(green_x2, green_y2)
2.计算两个框左上点的坐标最大值:(max(red_x1, green_x1), max(red_y1, green_y1)), 和右下点坐标最小值:(min(red_x2, green_x2), min(red_y2, green_y2))
3.利用2算出的信息计算黄框面积：yellow_area
4.计算红绿框的面积：red_area 和 green_area
5.iou = yellow_area / (red_area + green_area - yellow_area)
如果文字表述的不够清晰，就再看下代码：
def find_intersection(set_1, set_2):
"""
Find the intersection of every box combination between two sets of boxes that are in boundary coordinates.
:param set_1: set 1, a tensor of dimensions (n1, 4)
:param set_2: set 2, a tensor of dimensions (n2, 4)
:return: intersection of each of the boxes in set 1 with respect to each of the boxes in set 2, a tensor of dimensions (n1, n2)
"""
# PyTorch auto-broadcasts singleton dimensions
lower_bounds = torch.max(set_1[:, :2].unsqueeze(1), set_2[:, :2].unsqueeze(0)) # (n1, n2, 2)
upper_bounds = torch.min(set_1[:, 2:].unsqueeze(1), set_2[:, 2:].unsqueeze(0)) # (n1, n2, 2)
intersection_dims = torch.clamp(upper_bounds - lower_bounds, min=0) # (n1, n2, 2)
return intersection_dims[:, :, 0] * intersection_dims[:, :, 1] # (n1, n2)
def find_jaccard_overlap(set_1, set_2):
"""
Find the Jaccard Overlap (IoU) of every box combination between two sets of boxes that are in boundary coordinates.
:param set_1: set 1, a tensor of dimensions (n1, 4)
:param set_2: set 2, a tensor of dimensions (n2, 4)
:return: Jaccard Overlap of each of the boxes in set 1 with respect to each of the boxes in set 2, a tensor of dimensions (n1, n2)
"""
# Find intersections
intersection = find_intersection(set_1, set_2) # (n1, n2)
# Find areas of each box in both sets
areas_set_1 = (set_1[:, 2] - set_1[:, 0]) * (set_1[:, 3] - set_1[:, 1]) # (n1)
areas_set_2 = (set_2[:, 2] - set_2[:, 0]) * (set_2[:, 3] - set_2[:, 1]) # (n2)
# Find the union
# PyTorch auto-broadcasts singleton dimensions
union = areas_set_1.unsqueeze(1) + areas_set_2.unsqueeze(0) - intersection # (n1, n2)
return intersection / union # (n1, n2)
以上代码位于utils.py脚本的find_intersection和find_jaccard_overlap
3.1.5 小结
以上便是本小节的全部内容了。
本小节我们首先介绍了目标检测的问题背景，随后分析了一个实现目标检测的解决思路，这也是众多经典检测网络和本章要介绍的模型所采用的思路(即先确立众多候选框，再对候选框进行分类和微调)。最后介绍了bbox和IoU这两个目标检测相关的基本概念。
下一小节，我们将会从数据入手，介绍下目标检测领域最常见的一个数据集VOC，以及数据读取相关的代码。