图像识别之目标检测

Posted 2021-04-07 人工智能与算法学习

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目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。

为了完成这两个任务，目标检测模型分为两类。一类是two-stage，将物体识别和物体定位分为两个步骤，分别完成，这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族。前面两章已经介绍了，他们识别错误率低，漏识别率也较低，但速度较慢，不能满足实时检测场景。为了解决这一问题，另一类方式出现了，称为one-stage, 典型代表是Yolo, SSD, YoloV2等。他们识别速度很快，可以达到实时性要求，而且准确率也基本能达到faster R-CNN的水平。下面针对one-stage进行详细的分析。

Yolo：you only look once

针对于two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，yolo创造性的提出了one-stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。yolo直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。通过这种方式，yolo可实现45帧每秒的运算速度，完全能满足实时性要求（达到24帧每秒，人眼就认为是连续的）。它的网络结构如下图

主要分为三个部分：卷积层，目标检测层，NMS筛选层

卷积层

采用Google inceptionV1网络，对应到上图中的第一个阶段，共20层。这一层主要是进行特征提取，从而提高模型泛化能力。但作者对inceptionV1进行了改造，他没有使用inception module结构，而是用一个1x1的卷积，并联一个3x3的卷积来替代。（可以认为只使用了inception module中的一个分支，应该是为了简化网络结构）

目标检测层

先经过4个卷积层和2个全连接层，最后生成7x7x30的输出。先经过4个卷积层的目的是为了提高模型泛化能力。yolo将一副448x448的原图分割成了7x7个网格，每个网格要预测两个bounding box的坐标(x,y,w,h)和box内包含物体的置信度confidence，以及物体属于20类别中每一类的概率（yolo的训练数据为voc2012，它是一个20分类的数据集）。所以一个网格对应的参数为（4x2+2+20) = 30。如下图

1. bounding box坐标: 如上图，7x7网格内的每个grid（红色框），对应两个大小形状不同的bounding box（黄色框）。每个box的位置坐标为（x,y,w,h),   x和y表示box中心点坐标，w和h表示box宽度和高度。通过与训练数据集上标定的物体真实坐标（Gx,Gy,Gw,Gh)进行对比训练，可以计算出初始bounding box平移和伸缩得到最终位置的模型。

2. bounding box置信度confidence：这个置信度只是为了表达box内有无物体的概率，并不表达box内物体是什么。

其中前一项表示有无人工标记的物体落入了网格内，如果有则为1，否则为0。第二项代表bounding box和真实标记的box之间的重合度。它等于两个box面积交集，除以面积并集。值越大则box越接近真实位置。

1. 分类信息：yolo的目标训练集为voc2012，它是一个20分类的目标检测数据集。常用目标检测数据集如下表

| Name  | # Images (trainval) | # Classes | Last updated |
  | ---------- | ------------ | -------| -------|
  | ImageNet  | 450k  | 200 | 2015  |
  | COCO     | 120K     | 90   | 2014   |
  | Pascal VOC  | 12k  | 20   | 2012   |
  | Oxford-IIIT Pet | 7K  | 37  | 2012     |
  | KITTI Vision  | 7K  | 3   |  |

每个网格还需要预测它属于20分类中每一个类别的概率。分类信息是针对每个网格的，而不是bounding box。故只需要20个，而不是40个。而confidence则是针对bounding box的，它只表示box内是否有物体，而不需要预测物体是20分类中的哪一个，故只需要2个参数。虽然分类信息和confidence都是概率，但表达含义完全不同。

NMS筛选层

筛选层是为了在多个结果中（多个bounding box）筛选出最合适的几个，这个方法和faster R-CNN 中基本相同。都是先过滤掉score低于阈值的box，对剩下的box进行NMS非极大值抑制，去除掉重叠度比较高的box（NMS具体算法可以回顾上面faster R-CNN小节）。这样就得到了最终的最合适的几个box和他们的类别。

yolo损失函数

yolo的损失函数包含三部分，位置误差，confidence误差，分类误差。具体公式如下

误差均采用了均方差算法，其实我认为，位置误差应该采用均方差算法，而分类误差应该采用交叉熵。由于物体位置只有4个参数，而类别有20个参数，他们的累加和不同。如果赋予相同的权重，显然不合理。故yolo中位置误差权重为5，类别误差权重为1。由于我们不是特别关心不包含物体的bounding box，故赋予不包含物体的box的置信度confidence误差的权重为0.5，包含物体的权重则为1。

yolo算法开创了one-stage检测的先河，它将物体分类和物体检测网络合二为一，都在全连接层完成。故它大大降低了目标检测的耗时，提高了实时性。但它的缺点也十分明显

1. 每个网格只对应两个bounding box，当物体的长宽比不常见（也就是训练数据集覆盖不到时），效果很差。

2. 原始图片只划分为7x7的网格，当两个物体靠的很近时，效果很差

3. 最终每个网格只对应一个类别，容易出现漏检（物体没有被识别到）。

4. 对于图片中比较小的物体，效果很差。这其实是所有目标检测算法的通病，SSD对它有些优化，我们后面再看。

SSD: Single Shot MultiBox Detector

Faster R-CNN准确率mAP较高，漏检率recall较低，但速度较慢。而yolo则相反，速度快，但准确率和漏检率不尽人意。SSD综合了他们的优缺点，对输入300x300的图像，在voc2007数据集上test，能够达到58 帧每秒( Titan X 的 GPU )，72.1%的mAP。

SSD网络结构如下图

和yolo一样，也分为三部分：卷积层，目标检测层和NMS筛选层

卷积层

SSD论文采用了VGG16的基础网络，其实这也是几乎所有目标检测神经网络的惯用方法。先用一个CNN网络来提取特征，然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。

目标检测层

这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。SSD认为目标检测中的物体，只与周围信息相关，它的感受野不是全局的，故没必要也不应该做全连接。SSD的特点如下

多尺寸feature map上进行目标检测

每一个卷积层，都会输出不同大小感受野的feature map。在这些不同尺度的feature map上，进行目标位置和类别的训练和预测，从而达到多尺度检测的目的，可以克服yolo对于宽高比不常见的物体，识别准确率较低的问题。而yolo中，只在最后一个卷积层上做目标位置和类别的训练和预测。这是SSD相对于yolo能提高准确率的一个关键所在。

如上所示，在每个卷积层上都会进行目标检测和分类，最后由NMS进行筛选，输出最终的结果。多尺度feature map上做目标检测，就相当于多了很多宽高比例的bounding box，可以大大提高泛化能力。

多个anchors，每个anchor对应4个位置参数和21个类别参数

和faster R-CNN相似，SSD也提出了anchor的概念。卷积输出的feature map，每个点对应为原图的一个区域的中心点。以这个点为中心，构造出6个宽高比例不同，大小不同的anchor（SSD中称为default box）。每个anchor对应4个位置参数(x,y,w,h)和21个类别概率（voc训练集为20分类问题，在加上anchor是否为背景，共21分类）。如下图所示

另外，在训练阶段，SSD将正负样本比例定位1：3。训练集给定了输入图像以及每个物体的真实区域（ground true box），将default box和真实box最接近的选为正样本。然后在剩下的default box中选择任意一个与真实box IOU大于0.5的，作为正样本。而其他的则作为负样本。由于绝大部分的box为负样本，会导致正负失衡，故根据每个box类别概率排序，使正负比例保持在1：3。SSD认为这个策略提高了4%的准确率

另外，SSD采用了数据增强。生成与目标物体真实box间IOU为0.1 0.3 0.5 0.7 0.9的patch，随机选取这些patch参与训练，并对他们进行随机水平翻转等操作。SSD认为这个策略提高了8.8%的准确率。

筛选层

和yolo的筛选层基本一致，同样先过滤掉类别概率低于阈值的default box，再采用NMS非极大值抑制，筛掉重叠度较高的。只不过SSD综合了各个不同feature map上的目标检测输出的default box。

SSD基本已经可以满足我们手机端上实时物体检测需求了，TensorFlow在android上的目标检测官方模型ssd_mobilenet_v1_android_export.pb，就是通过SSD算法实现的。它的基础卷积网络采用的是mobileNet，适合在终端上部署和运行。

YoloV2, Yolo9000和其他模型

针对yolo准确率不高，容易漏检，对长宽比不常见物体效果差等问题，结合SSD的特点，提出了yoloV2。它主要还是采用了yolo的网络结构，在其基础上做了一些优化和改进，如下

1. 网络采用DarkNet-19：19层，里面包含了大量3x3卷积，同时借鉴inceptionV1，加入1x1卷积核全局平均池化层。结构如下

1. 去掉全连接层：和SSD一样，模型中只包含卷积和平均池化层（平均池化是为了变为一维向量，做softmax分类）。这样做一方面是由于物体检测中的目标，只是图片中的一个区块，它是局部感受野，没必要做全连接。而是为了输入不同尺寸的图片，如果采用全连接，则只能输入固定大小图片了。

2. batch normalization：卷积层后加入BN，对下一次卷积输入的数据做归一化。可以在增大学习率的前提下，同样可以稳定落入局部最优解。从而加速训练收敛，在相同耗时下，增大了有效迭代次数。

3. 使用anchors：借鉴faster R-CNN和SSD，对于一个中心点，使用多个anchor，得到多个bounding box，每个bounding box包含4个位置坐标参数(x y w h)和21个类别概率信息。而在yolo中，每个grid（对应anchor），仅预测一次类别，而且只有两个bounding box来进行坐标预测。

4. pass through layer：yolo原本最终特征图为13x13x256。yoloV2还利用了之前的26x26的特征图进行目标检测。26x26x256的feature map分别按行和列隔点采样，得到4幅13x13x256的feature map，将他们组织成一幅13x13x2048的feature map。这样做的目的是提高小物体的识别率。因为越靠前的卷积，其感受野越小，越有利于小物体的识别。

5. 高分辨率输入Training：yolo采用224x224图片进行预训练，而yoloV2则采用448x448

6. Multi-Scale Training：输入不同尺寸的图片，迭代10次，就改变输入图片尺寸。由于模型中去掉了全连接层，故可以输入不同尺寸的图片了。从320x320，到608x608

yolo和yoloV2只能识别20类物体，为了优化这个问题，提出了yolo9000，可以识别9000类物体。它在yoloV2基础上，进行了imageNet和coco的联合训练。这种方式充分利用imageNet可以识别1000类物体和coco可以进行目标位置检测的优点。当使用imageNet训练时，只更新物体分类相关的参数。而使用coco时，则更新全部所有参数。

当前目标检测模型算法也是层出不穷。在two-stage领域，2017年Facebook提出了mask R-CNN。CMU也提出了A-Fast-RCNN 算法，将对抗学习引入到目标检测领域。Face++也提出了Light-Head R-CNN，主要探讨了 R-CNN 如何在物体检测中平衡精确度和速度。

one-stage领域也是百花齐放，2017年首尔大学提出 R-SSD 算法，主要解决小尺寸物体检测效果差的问题。清华大学提出了 RON 算法，结合 two stage 名的方法和 one stage 方法的优势，更加关注多尺度对象定位和负空间样本挖掘问题。

总结

目标检测领域的深度学习算法，需要进行目标定位和物体识别，算法相对来说还是很复杂的。当前各种新算法也是层不出穷，但模型之间有很强的延续性，大部分模型算法都是借鉴了前人的思想，站在巨人的肩膀上。我们需要知道经典模型的特点，这些tricks是为了解决什么问题，以及为什么解决了这些问题。这样才能举一反三，万变不离其宗。综合下来，目标检测领域主要的难点如下

1. 检测速度：实时性要求高，故网络结构不能太复杂，参数不能太多，卷积层次也不能太多。

2. 位置准确率：（x y w h）参数必须准确，也就是检测框大小尺寸要匹配，且重合度IOU要高。SSD和faster RCNN通过多个bounding box来优化这个问题

3. 漏检率：必须尽量检测出所有目标物体，特别是靠的近的物体和尺寸小的物体。SSD和faster RCNN通过多个bounding box来优化这个问题

4. 物体宽高比例不常见：SSD通过不同尺寸feature map，yoloV2通过不同尺寸输入图片，来优化这个问题。

5. 靠近的物体准确率低。

6. 小尺寸物体准确率低：SSD取消全连接层，yoloV2增加pass through layer，采用高分辨率输入图片，来优化这个问题。

   
   

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