图像算法-目标检测-1

一，基本概念

1.什么是目标检测？

目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：

（1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。
（2）定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。
（3）检测-Detection：解决“在哪里？是什么？”的问题，即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么。
（4）分割-Segmentation：分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。

所以，目标检测是一个分类、回归问题的叠加。

2. 目标检测的核心问题

（1）分类问题：即图片（或某个区域）中的图像属于哪个类别。
（2）定位问题：目标可能出现在图像的任何位置。
（3）大小问题：目标有各种不同的大小。
（4）形状问题：目标可能有各种不同的形状。

3. 目标检测算法分类

基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：Two stage和One stage。

1）Tow Stage

先进行区域生成，该区域称之为region proposal（简称RP，一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。

任务流程：特征提取 --> 生成RP --> 分类/定位回归。

常见tow stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。

2）One Stage

不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。
任务流程：特征提取–> 分类/定位回归。
常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。

4. 目标检测应用

1）人脸检测

智能门控
员工考勤签到
智慧超市
人脸支付
车站、机场实名认证
公共安全：逃犯抓捕、走失人员检测

2）行人检测

智能辅助驾驶
智能监控
暴恐检测（根据面相识别暴恐倾向）
移动侦测、区域入侵检测、安全帽/安全带检测

3）车辆检测

自动驾驶
违章查询、关键通道检测
广告检测（检测广告中的车辆类型，弹出链接）

4）遥感检测

大地遥感，如土地使用、公路、水渠、河流监控
农作物监控
军事检测

二、目标检测原理

目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列，RCNN系列是基于区域检测的代表性算法，YOLO是基于区域提取的代表性算法，另外还有著名的SSD是基于前两个系列的改进。

1. 候选区域产生

很多目标检测技术都会涉及候选框（bounding boxes）的生成，物体候选框获取当前主要使用图像分割与区域生长技术。区域生长(合并)主要由于检测图像中存在的物体具有局部区域相似性(颜色、纹理等)。目标识别与图像分割技术的发展进一步推动有效提取图像中信息。

1）滑动窗口

通过滑窗法流程图可以很清晰理解其主要思路：首先对输入图像进行不同窗口大小的滑窗进行从左往右、从上到下的滑动。每次滑动时候对当前窗口执行分类器(分类器是事先训练好的)。如果当前窗口得到较高的分类概率，则认为检测到了物体。对每个不同窗口大小的滑窗都进行检测后，会得到不同窗口检测到的物体标记，这些窗口大小会存在重复较高的部分，最后采用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)的方法进行筛选。最终，经过NMS筛选后获得检测到的物体。滑窗法简单易于理解，但是不同窗口大小进行图像全局搜索导致效率低下，而且设计窗口大小时候还需要考虑物体的长宽比。所以，对于实时性要求较高的分类器，不推荐使用滑窗法。

2）选择性搜索

① 什么是选择性搜索

滑窗法类似穷举进行图像子区域搜索，但是一般情况下图像中大部分子区域是没有物体的。学者们自然而然想到只对图像中最有可能包含物体的区域进行搜索以此来提高计算效率。选择搜索（selective search，简称SS）方法是当下最为熟知的图像bounding boxes提取算法，由Koen E.A于2011年提出。 选择搜索算法的主要思想：图像中物体可能存在的区域应该是有某些相似性或者连续性区域的。因此，选择搜索基于上面这一想法采用子区域合并的方法进行提取bounding boxes。首先，对输入图像进行分割算法产生许多小的子区域。其次，根据这些子区域之间相似性(相似性标准主要有颜色、纹理、大小等等)进行区域合并，不断的进行区域迭代合并。每次迭代过程中对这些合并的子区域做bounding boxes(外切矩形)，这些子区域外切矩形就是通常所说的候选框。

② 选择搜索流程

step0：生成区域集R
step1：计算区域集R里每个相邻区域的相似度S={s1, s2,…}
step2：找出相似度最高的两个区域，将其合并为新集，添加进R
step3：从S中移除所有与step2中有关的子集
step4：计算新集与所有子集的相似度
step5：跳至step2，直至S为空

③ 选择搜索优点

计算效率优于滑窗法
由于采用子区域合并策略，所以可以包含各种大小的疑似物体框
合并区域相似的指标多样性，提高了检测物体的概率

2.数据的表示

首先将图片中的候选框进行标注后的样本数据如下。

预测输出可以表示为:

其中， $p_c$为预测结果的置信概率， $b_x,b_y,b_w,b_h$为边框坐标，$C_1,C_2.C_3$为属于某个类别的概率。通过预测结果、实际结果，构建损失函数。损失函数包含了分类、回归两部分组成。

3. 效果评估

使用交并比来判断模型定义的好坏。所谓交并比，是指预测边框、实际边框交集和并集的比率，一般约定0.5为一个可以接受的值。

4. 非极大值抑制

预测结果中，可能多个预测结果间存在重叠部分，需要保留交并比最大的、去掉非最大的预测结果，这就是非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简写作NMS）。

5. 多尺度检测

1）特征金字塔

特征金字塔（Feature Pyramid Network，简称FPN）指由不同大小的特征图构成的层次模型，主要用于在目标检测中实现多尺度检测。大的特征图适合检测较小的目标，小的特征图适合检测大的目标。

卷积神经网络输出特征图上的像素点，对应在原始图像上所能看到区域的大小称之为“感受野”，卷积层次越深、特征图越小，特征图上每个像素对应的感受野越大，语义信息表征能力越强，但是特征图的分辨率较低，几何细节信息表征能力较弱；特征图越大，特征图上每个像素对应的感受野越小，几何细节信息表征能力强，特征图分辨率较高，但语义表征能力较弱。为了同时获得较大特征图和较小特征图的优点，可以对特征图进行融合。

2）特征融合

add：对小的特征图进行上采样，上采样至与大特征图相同大小，进行按元素相
加
concat：按照指定的维度进行连接