02深度学习目标检测方法介绍-传统

一、目标学习的检测方法变迁及对比

       “目标检测“是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点。从Viola-Jones Detector、DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN、YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学，整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史。整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中：

        可以看出，在2012年之前，在目标检测领域还是以传统手工特征的检测算法为主，但是随着卷积神经网络(CNN)在2012年的兴起，目标检测开始了在深度学习下的暴力美学。在深度学习下，目标检测的效果比传统手工特征效果好太多。直至今日，基于深度学习的检测算法依然是目标检测的主流。

    虽然深度学习算法在目标检测中比传统手工特征优秀太多，但是我依然不能忘记传统算法给我们带来的帮助，本文记录了我学习目标检测算法的开始，深入讲述一下传统算法在目标检测的原理和效果。

前置知识：

• 特征提取过程常采用计算机视觉、模式识别中基于颜色、基于纹理、基于形状、基于语义等关于图像特征表示的方法。
• 计算机视觉中常见的特征提取方法有底层特征、中层特征、高层特征三大类，常用前两类。

         底层特征（如颜色、纹理、形状等中层特征基本特征，一般是手工设计出来的特征）
         中层特征（基于底层特征进行特征高层特征学习和挖掘后的特征）
         高层特征（基于底层或者中层进行进行特征学习和挖掘后的特征，如人是否戴帽子）

• 对于提取出的特征使用分类器进行分类判定

        （二分类）判定当前窗口中是否背景还是要检测的目标，
        （多分类）判断是否为背景，如果不是背景判断是哪一类。

二、 基于传统手工特征的检测算法的定义

       在目标检测算法的发展过程中基于手工特征的传统算法曾经是主流。这些传统算法通过设计和提取手工设计的特征来识别目标物体，包括 Haar 特征、HOG 特征、SIFT特征等。本文将深入探讨目标检测算法中基于手工特征的传统算法介绍其原理、优缺点以及在计算机视觉中的应用。

       基于手工特征的传统目标检测算法是一类早期的目标检测算法，它通过人工设计和提取特征来识别目标物体。这些特征通常是基于图像的局部信息，如边缘、纹理、颜色等。在特征提取的基础上，传统算法通常使用分类器或检测器来判断图像中是否存在目标物体，并给出目标的位置和大小。

三、传统主要手工特征与算法

Haar特征与 人脸检测算法 - Viola-Jones(了解)

       Haar 特征是一种基于图像矩阵的特征，最早应用于人脸检测领域。Viola-Jones 算法是一种基于 Haar 特征的快速人脸检测算法，它采用Adaboost 分类器来进行特征选择和级联分类。该算法在人脸检测任务中取得了显著的性能和效率。

       2004年Paul Viola和MichaelJones在CVPR上发表了一篇跨时代意义的文章《Robust Real-Time Face Detection》，后人将文章中的人脸检测算法称之为Viola-Jones（VJ）检测器。VJ检测器在17年前极为有限的计算资源下第一次实现了人脸的实时检测，速度是同期检测算法的几十甚至上百倍，极大程度地推动了人脸检测应用商业化的进程。VJ检测器的思想深刻地影响了目标检测领域至少10年的发展。

       VJ检测器采用了最传统也是最保守的目标检测手段——滑动窗口检测，即在图像中的每一个尺度和每一个像素位置进行遍历，逐一判断当前窗口是否为人脸目标。这种思路看似简单，实则计算开销巨大。VJ人脸检测之所以器能够在有限的计算资源下实现实时检测，其中有三个关键要素：多尺度Haar特征的快速计算，有效的特征选择算法以及高效的多阶段处理策略。

       在多尺度Harr特征快速计算方面，VJ检测器使用积分图对特征提取进行加速。积分图可以使特征计算量与窗口的尺寸无关，同时也避免了处理多尺度问题时建图像金字塔这一耗时的过程。

       在特征选择算法方面，与传统意义上的手工特征不同的是，VJ检测器中使用的Harr特征并非是人为事先设计好的。VJ检测器使用了过完备的随机Haar特征，并通过Adaboost算法从一个巨大的特征池（约180k维）中进行特征选择，选取出对于人脸检测最有用的极少数几种特征从而降低不必要的计算开销。

       在多阶段处理方面，作者提出了级联决策结构，并将其形象地称之为“瀑布”（Cascades）。整个检测器由多级Adaboost决策器组成，每一级决策器又由若干个弱分类决策桩（Decision Stump）组成。瀑布的核心思想是将较少的计算资源分配在背景窗口，而将较多的计算资源分配在目标窗口：如果某一级决策器将当前窗口判定为背景，则无需后续决策就可继续开始下一个窗口的判断。

HOG特征与 SVM 算法(了解)

       HOG( Histogram of Oriented Gradients) 特征是一种描述图像局部梯度方向的特征，广泛应用于行人检测和物体识别。结合 SVM(支持向量机)分类器，HOG 特征能够在复杂场景下实现目标检测任

SIFT特征与SIFT算法(了解)

       SIFT( Scale-Invariant Feature Transform)特征是一种基于局部极值点和尺度空间的特征，主要用于图像匹配和目标识别。SIFT 算法通过提取关键点和特征描述子，实现对图像中目标的定位和识别。

四、传统目标检测算法基本流程

流程一：

       给定一张待检测图片，将这张图片作为检测算法的输入，然后对图片采用滑动窗口方式进行进行候选框的提取，然后对每个候选框中的图像进行特征提取（特征的提取主要基于前面的前置知识中介绍方式提取），并用分类器进行特征分类的判定，得到一系列的当前检测目标的候选框，这些候选框可能存在重叠的状况，此时使用非极大值抑制算法NMS对候选框进行合并或过滤，得到的最后的候选框就是最终的检测目标即输出结果。

流程二：
       给定一张图片作为输入，采用特征提取+目标框回归的方法来进行目标区域的提取，最后同样利用NMS进行候选框的合并，最终得到目标输出结果。

注意：

• 流程一：适用于传统的目标检测方法和基于深度学习的目标检测方法
• 流程二：适用于基于深度学习的目标检测方法

五、 基于传统手工特征的检测算法的问题

• 1.通过传统方法设置特征，一方面很难设计，另一方面设计出来的特征往往存在各种问题，比如对于某一个特定条件不适应，即不鲁棒，效率低
• 2.通过滑动窗口的方式来提取目标框，并对目标框进行分类判定的这种策略，在提取滑动窗口时的流程是非常繁琐耗时

六、基于手工特征的传统算法的优缺点

优点：

• a.相对简单:基于手工特征的传统算法通常较为简单和易于实现不需要大量的训练样本
• b.较低的计算复杂性:由于特征提取过程通常较为简单，传统算法在计算上较为高效。
• c.可解释性强:手工特征是由人工设计的，具有较好的可解释性有助于分析算法的性能和结果

缺点:

• a.依赖于特征设计:基于手工特征的传统算法的性能很大程度上依赖于特征设计的质量和选择。不同的任务需要不同的特征，因此需要耗费大量的人力和时间来进行特征设计和调优。
• b.不适应复杂场景:传统算法通常对于复杂场景的处理能力较弱特别是在目标尺度、形状变化较大或存在遮挡的情况下
• c.无法处理大规模数据:随着数据规模的增大，基于手工特征的传统算法的计算复杂性和识别性能将受到限制。