62. 目标检测 / 物体检测 以及边缘框代码实现

1. 图片分类和目标检测的区别

2. 边缘框

3. 目标检测数据集

目标检测数据集常用的格式：假设是用文本文件来存的话，每一行表示一个物体，分别有文件名、物体类别、边缘框。因为一个图片文件里面可能有多个物体，同一个文件名可能会出现多次，如果一个图像文件中有5个物体，那么文件名会出现5次。

4. 总结

• 物体检测识别图片里的多个物体的类别和位置
• 位置通常用边缘框表示

5. 代码实现

接下来的几节将介绍几种用于目标检测的深度学习方法。我们将首先介绍目标的位置。

%matplotlib inline
import torch
from d2l import torch as d2l

下面加载本节将使用的示例图像。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。

d2l.set_figsize()
img = d2l.plt.imread('drive/MyDrive/chapter13/img/catdog.jpg')
d2l.plt.imshow(img);

边界框代码实现

在目标检测中，我们通常使用边界框（bounding box）来描述对象的空间位置。 边界框是矩形的，由矩形左上角的以及右下角的 和 坐标决定。 另一种常用的边界框表示方法是边界框中心的 (,) 轴坐标以及框的宽度和高度。

在这里，我们定义在这两种表示法之间进行转换的函数：box_corner_to_center从两角表示法转换为中心宽度表示法，而box_center_to_corner反之亦然。

输入参数boxes可以是长度为4的张量，也可以是形状为（ ，4）的二维张量，其中 是边界框的数量。

def box_corner_to_center(boxes):
    """从（左上，右下）转换到（中间，宽度，高度）"""
    # 形状为（  ，4）的二维张量，其中  是边界框的数量，
    # 就表明每一行是每一个边界框的位置表示
    x1, y1, x2, y2 = boxes[:, 0], boxes[:, 1], boxes[:, 2], boxes[:, 3]
    # 边界框中心的横坐标
    cx = (x1 + x2) / 2
    # 边界框中心的纵坐标
    cy = (y1 + y2) / 2
    # 边界框的宽
    w = x2 - x1
    # 边界框的高
    h = y2 - y1
    boxes = torch.stack((cx, cy, w, h), axis=-1)
    return boxes

def box_center_to_corner(boxes):
    """从（中间，宽度，高度）转换到（左上，右下）"""
    cx, cy, w, h = boxes[:, 0], boxes[:, 1], boxes[:, 2], boxes[:, 3]
    x1 = cx - 0.5 * w
    y1 = cy - 0.5 * h
    x2 = cx + 0.5 * w
    y2 = cy + 0.5 * h
    boxes = torch.stack((x1, y1, x2, y2), axis=-1)
    return boxes

我们将根据坐标信息定义图像中狗和猫的边界框。 图像中坐标的原点是图像的左上角，向右的方向为 轴的正方向，向下的方向为 轴的正方向。

# bbox是边界框的英文缩写
dog_bbox, cat_bbox = [60.0, 45.0, 378.0, 516.0], [400.0, 112.0, 655.0, 493.0]

我们可以通过转换两次来验证边界框转换函数的正确性。

boxes = torch.tensor((dog_bbox, cat_bbox))
box_center_to_corner(box_corner_to_center(boxes)) == boxes

运行结果：

我们可以将边界框在图中画出，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。

def bbox_to_rect(bbox, color):
    # 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)

在图像上添加边界框之后，我们可以看到两个物体的主要轮廓基本上在两个框内。

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'));

ps：这个画边框的方法以后会经常使用。