深度学习与图像识别:原理与实践笔记Day_18(目标检测)

2024-02-18 17:59:44

定位 + 分类

定义+分类问题是分类到目标检测的一个过度问题，从单纯的图片分类到分类后给出目标所处的位置，再到多目标的类别和位置。定位问题需要模型返回目标所在的外界矩形框，即目标的(x,y,w,h)四元组。接下来介绍一种比较容易想到的实现思路，将定位当作回归问题，具体步骤如下。

训练(或下载) 一个分类模型，例如，AlexNet、VGGNet或ResNet
在分类网络最后一个卷积层的特征层(feature map) 上添加“regression head",如下图所示
同时训练”classification head“和”regression head“，为了同时训练分类和定位（定位是回归问题）两个问题，最终损失函数是分类和定位两个”head“产生的损失的加权和。
在预测时同时使用分类和回归”head“得到分类+定位的结果。这里需要强调一下的是，分类预测出的结果就是C个类别，回归预测的结果可能有两种：一种是类别无关，输出4个值；一种是类别相关，输出4*C个值。

目标检测

selective search方法：从图片中选出潜在物体候选框(Regions of Interest, ROI)。

R-CNN

（1）选出潜在目标候选框（ROI)

objectness、selective search、category-independent object proposals等很多论文都讲述了候选框提取的方法，R-CNN使用selective search的方法选出了2000个潜在物体候选框。

（2）训练一个好的特征提取器

R-CNN的提出者使用卷积神经网络AlexNet提取4096维的特征向量，实际上使用VGGNet、GoogLeNet或ResNet也可以。 AlexNet等网络要求输入的图片尺寸是固定的，而（1）中ROI尺寸大小不定，这需要将每个ROI调整到指定尺寸，如下所示。

接下来，为了获得一个好的特征提取器，一般会在ImageNet预训练好的模型基础上做调整，唯一的改动就是将ImageNet中1000个类别的输出改为(C+1)个输出，其中C是真是需要预测的类别个数，1是背景类。新特征的训练方法是使用随机梯度下降（SGD）

这里先抛出一个用于衡量两个矩阵交叠情况的指标IOU(Intesection Over Union），IOU就是两个矩形面积的交际除以并集。，当IOU>=0.5时，则认为是正样本，其余为负样本。

（3）训练最终的分类器

下面为每个类别单独训练一个SVM分类器。SVM的训练也需要选择正负样本，R-CNN的提出者做了一个实验来选择最优IOU阈值，最终仅仅选择真实值的矩形框作为正样本。

（4）训练回归模型

为每个类训练一个回归模型，用来微调ROI与真实矩形框位置和大小的偏差。

以下是所有检测问题都会用到的一段代码（IOU计算）：

def bboxIOU(bboxA, bboxB):
    A_xmin = bboxA[0]
    A_ymin = bboxA[1]
    A_xmax = bboxA[2]
    A_ymax = bboxA[3]
    A_width = A_xmax - A_xmin
    A_height = A_ymax - A_ymin

    B_xmin = bboxB[0]
    B_ymin = bboxB[1]
    B_xmax = bboxB[2]
    B_ymax = bboxB[3]
    B_width = B_xmax - B_xmin
    B_height = B_ymax - B_ymin

    xmin = min(A_xmin, B_xmin)
    ymin = min(A_ymin, B_ymin)
    xmax = max(A_xmax, B_xmax)
    ymax = max(A_ymax, B_ymax)

    A_width_and = (A_width + B_width) - (xmax - xmin)  # 宽的交集
    A_height_and = (A_height + B_height) - (ymax - ymin)  # 高的交集

    if (A_width_and <= 0.0001 or A_height_and <= 0.0001):
        return 0

    area_and = (A_width_and * A_height_and)
    area_or = (A_width * A_height) + (B_height * B_width)
    IOU = area_and / (area_or - area_and)

    return IOU

预测阶段可以分为如下几个步骤：

使用selective search 方法先选出2000个ROI
所有ROI调整为特征提取网络所需的输入大小并进行特征提取，得到与2000个ROI对应的2000个4096维的特征向量
将2000个特征向量分别输入到SVM中，得到每个ROI预测的类别。
通过回归网络微调ROI的位置
最终使用非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，MNS)方法对同一个类别的ROI进行合并得到最终检测结果。NMS的原理是得到每个矩形框的分数（置信度），如果两个矩形框的IOU超过指定阈值，则仅仅保留分数大的那个矩形框。

以上就是R-CNN的全部过程，我们可以看出，R-CNN存在如下问题：

不论是训练还是预测，都需要对selective search出来的2000个ROI全部通过CNN的Forward过程来获取特征，这个过程花费的时间会非常长。
卷积神经网络的特征提取器和用来预测分类的SVM是分开的，也就是特征提取的过程不会因SVM和回归的调整而更新。
R-CNN具有非常复杂的操作流程，而且每一步都是分裂的，如特征提取器通过Softmax分类获得，最终的分类结果由SVM获得，矩形框的位置则是通过回归方式获得。

Fast R-CNN

具体的步骤如下：

将整张图片和ROI直接输入到全卷积的CNN中，得到特征层和对应在特征层上的ROI（特征层的ROI信息可用其几何位置加卷积坐标公式推导得出）。
与R-CNN类似，为了使用不同尺寸的ROI可以统一进行训练，Fast R-CNN将每块候选区域通过池化的方法调整到指定的M*N，此时特征层上将调整后的ROI作为分类器的训练数据。与R-CNN不同的是，将分类和回归任务合并到一起进行训练，这样就将整个流程串联起来。Fast R-CNN的池化示意图如下所示，即先将整张图通过卷积神经网络进行处理，然后在特征层上找到ROI对应的位置并取出，对取出的ROI进行池化（此处的池化方式有很多）。池化后，全部2000个M*N个训练数据通过全连接层并分别经过2个head：softmax分类以及L2回归，最终的损失函数是分类和回归的损失函数的加权和。利用这种方式即可实现端到端的训练。

Fast R-CNN 极大地提升了目标检测训练和预测的速度。

Faster R-CNN

Faster R-CNN就是在Fast R-CNN的基础上构建一个小的网络，直接产生Region Proposal来代替其他方法（如selective search）得到ROI。这个小型的网络被称为区域预测网络（Region Proposal Network，RPN)。Faster R-CNN的训练过程如下所示：

RPN的核心思想是构建一个小的全卷积网络，对于任意大小的图片，输出ROI的具体位置以及ROI是否为物体。RPN网络在卷积神经网络的最后一个特征层上滑动。

下面我们对照下图来进一步解释RPN.（a）中最下面灰色的网格表示卷积神经网络的特征层，红框表示RPN的输入，其大小为3*3，而后链接到256维的一个低维向量上。这个3*3的窗口滑动经过整个特征层，并且每次计算都将经过这256维的向量并最终输出2个结果：该3*3滑动窗口位置中是否有物体，以及该滑动窗口对应物体的矩形框位置。右图是将RPN网络旋转90度的图，input维度9即33的滑动窗口大小。

为了适应多种形状的物体，RPN定义了k种不同尺度的滑窗（因为有的目标是长的，有的是扁的，有的是大的，有的是小的，统一用3*3的滑窗难以很好的拟合多种情况），它有一个专业的名词——anchor，每个anchor都是以特征层（feature map）上的像素点为中心并且根据其尺度大小进行后续计算。在Faster-RCNN论文中，滑窗在特征层的每个位置上使用3种大小和3种比例，共3*3=9种 anchor。在上图中，n=9.

根据上面的介绍，我们指定RPN包含两类输出：

二分类网络输出是否为物体
回归网络返回矩形框位置对应的4个值

针对分类任务，对于滑窗产生的每一个anchor都计算该anchor与真实标记矩形框的IOU。当IOU大于0.7时，便认为该anchor中含有物体；当IOU小于0.3时，便认为该anchor中不包含物体；当IOU介于0.3~0.7时，则不参与网络训练的迭代过程。

针对回归任务，这里定义为anchor中心点的横、纵坐标以及anchor的宽、高，学习目标为anchor与真实bbox在这四个值上的便宜。可以使用随机梯度下降(SGD）的方式端到端地进行训练。

注意点⚠：

训练的过程中能与真实物体矩形框相交的IOU大于0.7的anchor并不多，它们绝大多数都是负样本，因此会导致正负样本比例严重失衡，从而影响识别效果。因此，在RPN训练的过程，对每个batch进行随机采样（每个batch中有256个样本）并保证正负样本的比例为1:1，而当正样本数量小于128时，取全部的正样本，其余的则随机使用负样本进行补全。

使用RPN产生ROI的好处是可以与检测网络共享卷积层，使用随机梯度下降的方式端到端地进行训练。Faster R-CNN的训练过程如下：

使用ImageNet预训练好的模型训练一个RPN
使用ImageNet预训练好的模型，以及第一步里产生的建议区域训练Fast R-CNN，得到物体的实际类别以及微调的矩形框位置
使用第二部中的网络初始化RPN,固定前面的卷积层，只调整RPN层的参数
固定前面的卷积层，只训练并调整Fast R-CNN的FC层

有了RPN的帮助，Faster R-CNN的速度得到了极大提升：

R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN这几个模型的比较如下图所示：

YOLO

由于在R-CNN的系列算法中需要先获取大量的proposal，但是proposal之间又有很大的重叠，会带来很多重复的工作。YOLO改变基于proposal预测的思路，将输入图片划分成S ∗ S个小格子，在每个小格子中做预测，最终将结果合并。如下图所示

YOLO对于网络输入图片的尺寸有要求，首先需要将图片缩放到指定尺寸（448*448），再将图片划分成S ∗ S的小格。
在每个小格里进行这样几个预测：该小格是否包含物体？包含物体对应的矩形框位置以及该小格对应C个类别的分数是多少？，因此，每个小格需要预测的维度为B*（1+4）+C，其中，B代表每个小格最多可能交叠物体的个数，1为该小格是否包含物体的置信度，4用来预测矩形框，C表示任务中所有可能的类别个数（不包括背景）。因此YOLO网络最终特征层的大小为S*S*(B*5+C),上图中特征层的大小即为7*7*（2*5+20）=7*7*30，（PASCAL VOC2012目标检测数据集共有20种类别）

YOLO直接将输入图片划分为S ∗ S个小格，不需要产生proposal，所以速度比FasterR-CNN快很多，但是因为其粒度较粗，所以精度相比Faster R-CNN略逊一筹。YOLO的主要贡献是诶目标检测提供了另外一种思路，并使实时目标检测成为可能。

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