目标检测、目标检测算法

逃离我推掉我的手 2023-05-28 11:11 78阅读 0赞

# ![20191009191333910.png][] #

# [日萌社][Link 1] #

[人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）][AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]

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# 5.1 目标检测概述 #

### 5.1.1 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。

例子：确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。作为图像理解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次的视觉任务的基础。

目标检测的应用场景

目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。

*  应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等。
 *  应用场景包括长/视频领域、医学场景、安防领域、自动驾驶等等众多领域

行人车辆检测：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

### 5.1.2 目标检测算法介绍 ###

下面这张图代表了目标检测算法的发展历史（基于深度学习），其中红色部分是影响较大的算法论文。需要大家着重了解的

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

算法分类

*  两步走的目标检测：先进行区域推荐，而后进行目标分类

包含一个用于区域提议的预处理步骤，使得整体流程是两级式的。代表：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等

*  端到端的目标检测：直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置

即无区域提议的框架，这是一种单独提出的方法，不会将检测提议分开，使得整个流程是单级式的。代表：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

几种类别结构xmind形式如下：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

算法效果对比

因为对比角度有很多，性能和准确度，性能方面不好比较，涉及到使用的CPU和GPU的区别。不同算法当时实验环境不一样。这里进行了准确度的比较

论文在常见数据集中的测试效果：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Detector</th> 
   <th>VOC07 (mAP@IoU=0.5)</th> 
   <th>VOC12 (mAP@IoU=0.5)</th> 
   <th>COCO (mAP@IoU=0.5:0.95)</th> 
   <th>Published In</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>R-CNN</td> 
   <td>58.5</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>CVPR'14</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SPP-Net</td> 
   <td>59.2</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>ECCV'14</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>MR-CNN</td> 
   <td>78.2 (07+12)</td> 
   <td>73.9 (07+12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>ICCV'15</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Fast R-CNN</td> 
   <td>70.0 (07+12)</td> 
   <td>68.4 (07++12)</td> 
   <td>19.7</td> 
   <td>ICCV'15</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Faster R-CNN</td> 
   <td>73.2 (07+12)</td> 
   <td>70.4 (07++12)</td> 
   <td>21.9</td> 
   <td>NIPS'15</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>YOLO v1</td> 
   <td>66.4 (07+12)</td> 
   <td>57.9 (07++12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>CVPR'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>G-CNN</td> 
   <td>66.8</td> 
   <td>66.4 (07+12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>CVPR'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>AZNet</td> 
   <td>70.4</td> 
   <td>-</td> 
   <td>22.3</td> 
   <td>CVPR'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ION</td> 
   <td>80.1</td> 
   <td>77.9</td> 
   <td>33.1</td> 
   <td>CVPR'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>HyperNet</td> 
   <td>76.3 (07+12)</td> 
   <td>71.4 (07++12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>CVPR'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>OHEM</td> 
   <td>78.9 (07+12)</td> 
   <td>76.3 (07++12)</td> 
   <td>22.4</td> 
   <td>CVPR'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>MPN</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>33.2</td> 
   <td>BMVC'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SSD</td> 
   <td>76.8 (07+12)</td> 
   <td>74.9 (07++12)</td> 
   <td>31.2</td> 
   <td>ECCV'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>GBDNet</td> 
   <td>77.2 (07+12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>27.0</td> 
   <td>ECCV'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>CPF</td> 
   <td>76.4 (07+12)</td> 
   <td>72.6 (07++12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>ECCV'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>R-FCN</td> 
   <td>79.5 (07+12)</td> 
   <td>77.6 (07++12)</td> 
   <td>29.9</td> 
   <td>NIPS'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DeepID-Net</td> 
   <td>69.0</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>PAMI'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>NoC</td> 
   <td>71.6 (07+12)</td> 
   <td>68.8 (07+12)</td> 
   <td>27.2</td> 
   <td>TPAMI'16</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DSSD</td> 
   <td>81.5 (07+12)</td> 
   <td>80.0 (07++12)</td> 
   <td>33.2</td> 
   <td>arXiv'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>TDM</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>37.3</td> 
   <td>CVPR'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>FPN</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>36.2</td> 
   <td>CVPR'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>YOLO v2</td> 
   <td>78.6 (07+12)</td> 
   <td>73.4 (07++12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>CVPR'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RON</td> 
   <td>77.6 (07+12)</td> 
   <td>75.4 (07++12)</td> 
   <td>27.4</td> 
   <td>CVPR'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DeNet</td> 
   <td>77.1 (07+12)</td> 
   <td>73.9 (07++12)</td> 
   <td>33.8</td> 
   <td>ICCV'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>CoupleNet</td> 
   <td>82.7 (07+12)</td> 
   <td>80.4 (07++12)</td> 
   <td>34.4</td> 
   <td>ICCV'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RetinaNet</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>39.1</td> 
   <td>ICCV'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DSOD</td> 
   <td>77.7 (07+12)</td> 
   <td>76.3 (07++12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>ICCV'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SMN</td> 
   <td>70.0</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>ICCV'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Light-Head R-CNN</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>41.5</td> 
   <td>arXiv'17</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>YOLO v3</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>33.0</td> 
   <td>arXiv'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SIN</td> 
   <td>76.0 (07+12)</td> 
   <td>73.1 (07++12)</td> 
   <td>23.2</td> 
   <td>CVPR'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>STDN</td> 
   <td>80.9 (07+12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>CVPR'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RefineDet</td> 
   <td>83.8 (07+12)</td> 
   <td>83.5 (07++12)</td> 
   <td>41.8</td> 
   <td>CVPR'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>SNIP</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td><strong>45.7</strong></td> 
   <td>CVPR'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Relation-Network</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>32.5</td> 
   <td>CVPR'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Cascade R-CNN</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>42.8</td> 
   <td>CVPR'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>MLKP</td> 
   <td>80.6 (07+12)</td> 
   <td>77.2 (07++12)</td> 
   <td>28.6</td> 
   <td>CVPR'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Fitness-NMS</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>41.8</td> 
   <td>CVPR'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>RFBNet</td> 
   <td>82.2 (07+12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>ECCV'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>CornerNet</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>42.1</td> 
   <td>ECCV'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>PFPNet</td> 
   <td><strong>84.1 (07+12)</strong></td> 
   <td><strong>83.7 (07++12)</strong></td> 
   <td>39.4</td> 
   <td>ECCV'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>Pelee</td> 
   <td>70.9 (07+12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>NIPS'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>HKRM</td> 
   <td>78.8 (07+12)</td> 
   <td>-</td> 
   <td>37.8</td> 
   <td>NIPS'18</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>M2Det</td> 
   <td>-</td> 
   <td>-</td> 
   <td>44.2</td> 
   <td>AAAI'19</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>R-DAD</td> 
   <td>81.2 (07++12)</td> 
   <td>82.0 (07++12)</td> 
   <td>43.1</td> 
   <td>AAAI'19</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 5.1.2 目标检测的任务 ###

分类的任务回顾

*  分类的损失与优化

在训练的时候需要计算每个样本的损失，那么CNN做分类的时候使用**softmax函数计算结果，损失为交叉熵损失**

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6][]

**对于目标检测来说不仅仅是分类这样简单的一个图片输出一个结果，而且还需要输出图片中目标的位置信息，所以从分类到检测，如下图标记了过程:**

![20200325221034882.png][]![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7][]

其中我们得出来的(x,y,w,h)有一个专业的名词，叫做bounding box(bbox).

*  物体位置：
    
     *  x, y, w,h:x,y物体的中心点位置，以及中心点距离物体两边的长宽
     *  xmin, ymin, xmax, ymax：物体位置的左上角、右下角坐标

### 5.1.3 目标定位的简单实现思路 ###

在分类的时候我们直接输出各个类别的概率，如果再加上定位的话，我们可以考虑在网络的最后输出加上位置信息。下面我们考虑图中只有一个物体的检测时候，我们可以有以下方法去进行训练我们的模型

5.1.3.1 回归位置

增加一个全连接层，即为FC1、FC2

*  FC1：作为类别的输出
 *  FC2：作为这个物体位置数值的输出

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8][]

假设有10个类别，输出\[p1,p2,p3,...,p10\]，然后输出这一个对象的四个位置信息\[x,y,w,h\]。同理知道要网络输出什么，如果衡量整个网络的损失

*  对于分类的概率，还是使用**交叉熵损失**
 *  位置信息具体的数值，**可使用MSE均方误差损失（L2损失）**

如下图所示

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9][]

5.1.3.2 两种Bounding box名称

在目标检测当中，对bbox主要由两种类别。

*  Ground-truth bounding box：图片当中真实标记的框
 *  Predicted bounding box：预测的时候标记的框

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 10][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 11][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 12][]

此外，交通标志如交通灯、行驶规则标志的识别对于自动驾驶也非常重要，我们需要根据红绿灯状态，是否允许左右转、掉头等标志确定车辆的行为。同时，医学影像图像如MRI的肿瘤等病变部位检测和识别对于诊断的自动化，提供优质的治疗具有重要的意义。还有工业中材质表面的缺陷检测，硬刷电路板表面的缺陷检测等。

### 5.1.4 总结 ###

*  掌握目标检测的算法分类
 *  掌握分类，分类与定位，目标检测的区别
 *  掌握分类与定位的简单方法、损失衡量

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### ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 13][] ###

### ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 14][] ###

### ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 15][] ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 16][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 17][]

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 18][]

[20191009191333910.png]: /images/20230528/cd4c0b63cb5247ccb847111618dfb45e.png
[Link 1]: http://www.rimengshe.com/
[AI_Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle]: https://blog.csdn.net/zimiao552147572/article/details/88867161
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230528/a46164a0b0914755a0d814d5819e32cc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20230528/37b830fb531b402b8b79fd9319a0cad4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20230528/73b196ceaa0441c4ada90c3ff0831421.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20230528/ce75741453924e1699e69f1a729d7f35.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20230528/33c6204a8f8340568ed8cd0e2de85fb4.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20230528/5cae8efd02904fe8b4d2f4252ed6907a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20230528/d0cec80720b44efbbfad4b128256fe5d.png
[20200325221034882.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200325221034882.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20230528/491691e4dcc84fdfa1a12c6c1badeaa5.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]: /images/20230528/b9cf594e8cf94e9ea1a4c96ea4a573a0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]: /images/20230528/a321881818fc43a89a2fdabf8aeba399.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3ppbWlhbzU1MjE0NzU3Mg_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20230528/3afb752f906e4ccdaf3a8e8c814416fb.png
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