RCNN(Regions with CNN)目标物检测Fast RCNN基础
RCNN (Regions with CNN) 目标物检测Fast RCNN的基础Abstract:
贡献主要有两点1：可以将卷积神经网络应用region proposal的策略，自底下上训练可以用来定位目标物和图像分割2：当标注数据是比较稀疏的时候，在有监督的数据集上训练之后到特定任务的数据集上fine-tuning可以得到较好的新能，也就是说用Imagenet上训练好的模型，然后到你自己需要训练的数据上fine-tuning一下，检测效果很好。现在达到的效果比目前最好的DPM方法mAP还要高上20点，目前voc上性能最好。
着篇文章主要是介绍RCNN，跟后面的，Fast RCNN和Faster RCNN比较关联，这篇文章是后两个的基础
1.介绍
在开始他说到LeCun对卷积神经网络中采用的SGD（通过反向传播的随机梯度下降算法）对网络训练很有效，也直接促进了利用CNN来做检测。
其实CNN的算法在90年代就已经出现了，可惜当时被SVM取代了，主要原因就是当时训练不动。2012年的时候Krizhevsky复燃了CNN，其在Imagenet的数据集上训练达到了非常好的效果，主要是用了LeCun中的一些技巧如（rectifying non-linearities and “dropout” regularization）
后来就有了讨论说把CNN方到目标检测上能达到什么样的效果。因此RossGirshick把问题主要聚集在了2个点上：
1一个是用深度网络来做一个检测，并且在整个high-capacity model中用较少的标注数据来training，比如几万张图像，（毕竟Imagenet上有上千万的图像数据）。不像图像分类任务，检测是需要定位的。因此RCNN里把这个定位转换成一个regression problem（即回归问题）。当然他们在当时也想采用最经典的也就是sliding window，在卷积层增加了较大的感受野。但是他们最后没有采用，因为之前的DPM中也已经不采用这种方法了，无效的操作太多（PS.这里是我个人感觉，而且会增加复杂度）。他们最后采用的是Recognition using region的策略（这种paradigm已经在目标识别和semantic segmention中取得了较好的成功）。在测试阶段，他们提取约2000K预选框，从预选框中通过CNN提取出
fixed-length的特征，最后通过特定类别的SVM来分类。对于不同大小的ROI采用了（affine image warping）来调整到固定的size，这种方法是不考虑region的形状的。整个系统的overview
关于三维图像目标识别文献综述
关于三维目标识别的文献综述 前言： 随着计算机技术和现代信息处理技术的快速发展，目标识别已经迅速发展成为一种重要的工具与手段，目标识别是指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别。目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。它属于模式识别的范畴，也可以狭义的理解为图像识别。三维目标识别是以物体表面朝向的三维信息来识别完整的三维物体模型目标识别需要综合运用计算机科学、模式识别、机器视觉以及图像理解等学科知识。目标识别技术已广泛应用于国民经济、空间技术和国防等领域。 正文： 图像识别总的来说主要包括目标图像特征提取和分类两个方面。但是一般情况下，图像受各种因素影响，与真实物体有较大的差别，这样，就需要经过预处理、图像分割、特征提取、分析、匹配识别等一系列过程才能完成整个识别过程。 目前，最主流的三种三维物体识别研究思路是： 1)基于模型或几何的方法；
2)基于外观或视图的方法； 3)基于局部特征匹配的方法； 一、基于模型或几何的方法： 这种方法所识别的目标是已知的，原理就是利用传感器获得真实目标的三维信息并对信息进行分析处理，得到一种表面、边界及连接关系的描述，这里，三维物体识别中有两类最经常使用的传感器：灰度传感器和深度传感器，前者获取图像的每个像素点对应于一个亮度测量，而后者对应于从传感器到可视物体表面的距离；另一方面，利用CAD建立目标的几何模型，对模型的表面、边界及连接关系进行完整的描述。然后把这两种描述加以匹配就可以来识别三维物体。其流程如下图所示： 传感器数据获取过程，就是从现实生活中的真实物体中产生待识别的模型。分析/建模过程，是对传感器数据进行处理，从中提取与目标有关的独立应用特征。模型库的建立一般式在识别过程之前，即首先根据物体的某些特定特征建立一些关系以及将这些信息汇总成一个库。在模型匹配过程，系统通过从图像中抽取出的物体关系属性图，把物体描述与模型描述通过某种匹配算法进行比较、分析，最终得到与物体最相似的一种描述，从而确定物体的类型和空间位置。 基于模型的三维物体识别，需要着重解决以下4个问题：
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目标检测综述教学内容
一、传统目标检测方法 如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题： 一是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余； 二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。 二、基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region
proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal 利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分类任务的Top-5 error降低到了15.3%，而使用传统方法的第二名top-5 error高达26.2%。此后，卷积神经网络占据了图像分类任务的绝对统治地位，微软最新的ResNet和谷歌的Inception V4模型的top-5 error降到了4%以内多，这已经超越人在这个特定任务上的能力。所以目标检测得到候选区域后使用CNN对其进行图像分类是一个不错的选择。 2014年，RBG（Ross B. Girshick）大神使用region proposal+CNN代替传统目标检测使用的滑动窗口+手工设计特征，设计了R-CNN框架，使得目标检测取得巨大突破，并开启了基于深度学习目标检测的热潮。 1. R-CNN (CVPR2014, TPAMI2015) (Region-based Convolution Networks for Accurate Object d etection and Segmentation)
配置管理系统
配置管理系统（北大软件 010 - 61137666） 配置管理系统，采用基于构件等先进思想和技术，支持软件全生命周期的资源管理需求，确保软件工作产品的完整性、可追溯性。 配置管理系统支持对软件的配置标识、变更控制、状态纪实、配置审核、产品发布管理等功能，实现核心知识产权的积累和开发成果的复用。 1.1.1 组成结构（北大软件 010 - 61137666） 配置管理系统支持建立和维护三库：开发库、受控库、产品库。 根据企业安全管理策略设定分级控制方式，支持建立多级库，并建立相关控制关系；每级可设置若干个库；配置库可集中部署或分布式部署，即多库可以部署在一台服务器上，也可以部署在单独的多个服务器上。 1. 典型的三库管理，支持独立设置产品库、受控库、开发库，如下图所示。 图表1三库结构 2. 典型的四库管理，支持独立设置部门开发库、部门受控库、所级受控库、所级产品库等，如下图所示。
图表2四级库结构配置管理各库功能描述如下：
以“三库”结构为例，系统覆盖配置管理计划、配置标识、基线建立、入库、产品交付、配置变更、配置审核等环节，其演进及控制关系如下图。 图表3 配置管理工作流程 1.1.2主要特点（北大软件010 - 61137666） 3.独立灵活的多级库配置 支持国军标要求的独立设置产品库、受控库、开发库的要求，满足对配置资源的分级控制要求，支持软件开发库、受控库和产品库三库的独立管理，实现对受控库和产品库的入库、出库、变更控制和版本管理。
系统具有三库无限级联合与分布部署特性，可根据企业管理策略建立多控制级别的配置库，设定每级配置库的数量和上下级库间的控制关系，并支持开发库、受控库和产品库的统一管理。 4.产品生存全过程管理 支持软件配置管理全研发过程的活动和产品控制，即支持“用户严格按照配置管理计划实施配置管理—基于配置库的实际状况客观报告配置状态”的全过程的活动。 5.灵活的流程定制 可根据用户实际情况定制流程及表单。 6.支持线上线下审批方式 支持配置控制表单的网上在线审批（网上流转审批）和网下脱机审批两种工作模式，两种模式可以在同一项目中由配置管理人员根据实际情况灵活选用。 7.文档管理功能 实现软件文档的全生命周期管理，包括创建、审签、归档、发布、打印、作废等，能够按照项目策划的软件文档清单和归档计划实施自动检查，并产生定期报表。 8.丰富的统计查询功能，支持过程的测量和监控 支持相关人员对配置管理状态的查询和追溯。能够为领导层的管理和决策提供准确一致的决策支持信息，包括配置项和基线提交偏差情况、基线状态、一致性关系、产品出入库状况、变更状况、问题追踪、配置记实、配置审核的等重要信息； 9.配置库资源的安全控制 1)系统采用三员管理机制，分权管理系统的用户管理、权限分配、系统操 作日志管理。 2)系统基于角色的授权机制，支持权限最小化的策略； 3)系统可采用多种数据备份机制，提高系统的数据的抗毁性。 10.支持并行开发 系统采用文件共享锁机制实现多人对相同配置资源的并行开发控制。在系统共享文件修改控制机制的基础上，采用三种配置资源锁以实现对并行开发的
目标检测方法简要综述
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/5b17367433.html, 目标检测方法简要综述 作者：栗佩康袁芳芳李航涛 来源：《科技风》2020年第18期 摘要：目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，是人脸识别、车辆检测、路网提取等领域的理论基础。随着深度学习的快速发展，与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比，基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法，本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。 关键词：目标检测;机器学习;深度神经网络 目标检测的目的可分为检测图像中感兴趣目标的位置和对感兴趣目标进行分类。目标检测比低阶的分类任务复杂，同时也是高阶图像分割任的重要基础;目标检测也是人脸识别、车辆检测、路网检测等应用领域的理论基础。 传统的目标检测算法是基于滑窗遍历进行区域选择，然后使用HOG、SIFT等特征对滑窗内的图像块进行特征提取，最后使用SVM、AdaBoost等分类器对已提取特征进行分类。手工构建特征较为复杂，检测精度提升有限，基于滑窗的算法计算复杂度较高，此类方法的发展停滞，本文不再展开。近年来，基于深度学习的目标检测算法成为主流，分为两阶段和单阶段两类：两阶段算法先在图像中选取候选区域，然后对候选区域进行目标分类与位置精修;单阶段算法是基于全局做回归分类，直接产生目标物体的位置及类别。单阶段算法更具实时性，但检测精度有损失，下面介绍这两类目标检测算法。 1 基于候选区域的两阶段目标检测方法 率先将深度学习引入目标检测的是Girshick[1]于2014年提出的区域卷积神经网络目标检测模型（R-CNN）。首先使用区域选择性搜索算法在图像上提取约2000个候选区域，然后使用卷积神经网络对各候选区域进行特征提取，接着使用SVM对候选区域进行分类并利用NMS 回归目标位置。与传统算法相比，R-CNN的检测精度有很大提升，但缺点是：由于全连接层的限制，输入CNN的图像为固定尺寸，且每个图像块输入CNN单独处理，无特征提取共享，重复计算;选择性搜索算法仍有冗余，耗费时间等。 基于R-CNN只能接受固定尺寸图像输入和无卷积特征共享，He[2]于2014年参考金字塔匹配理论在CNN中加入SPP-Net结构。该结构复用第五卷积层的特征响应图，将任意尺寸的候选区域转为固定长度的特征向量，最后一个卷积层后接入的为SPP层。该方法只对原图做一
软件配置管理计划
软件配置管理计划示例 计划名国势通多媒体网络传输加速系统软件配置管理计划 项目名国势通多媒体网络传输加速系统软件 项目委托单位代表签名年月日 项目承办单位北京麦秸创想科技有限责任公司 代表签名年月日 1 引言 1．1 目的 本计划的目的在于对所开发的国势通多媒体网络传输加速系统软件规定各种必要的配置管理条款，以保证所交付的国势通多媒体网络传输加速系统软件能够满足项目委托书中规定的各种原则需求，能够满足本项目总体组制定的且经领导小组批准的软件系统需求规格说明书中规定的各项具体需求。 软件开发单位在开发本项目所属的各子系统（其中包括为本项目研制或选用的各种支持软件）时，都应该执行本计划中的有关规定，但可以根据各自的情况对本计划作适当的剪裁，以满足特定的配置管理需求。剪裁后的计划必须经总体组批准。 1．2 定义 本计划中用到的一些术语的定义按GB/T 11457 和GB/T 12504。 1．3 参考资料
◆GB/T 11457 软件工程术语 ◆GB 8566 计算机软件开发规范 ◆GB 8567 计算机软件产品开发文件编制指南 ◆GB/T 12504 计算机软件质量保证计划规范 ◆GB/T 12505 计算机软件配置管理计划规范 ◆国势通多媒体网络传输加速系统软件质量保证计划 2 管理 2．1 机构 在本软件系统整个开发期间，必须成立软件配置管理小组负责配置管理工作。软件配置管理小组属项目总体组领导，由总体组代表、软件工程小组代表、项目的专职配置管理人员、项目的专职质量保证人员以及各个子系统软件配置管理人员等方面的人员组成，由总体组代表任组长。各子系统的软件配置管理人员在业务上受软件配置管理小组领导，在行政上受子系统负责人领导。软件配置管理小组和软件配置管理人员必须检查和督促本计划的实施。各子系统的软件配置管理人员有权直接向软件配置管理小组报告子项目的软件配置管理情况。各子系统的软件配置管理人员应该根据对子项目的具体要求，制订必要的规程和规定，以确保完全遵守本计划规定的所有要求。 2．2 任务
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图像显著性目标检测算法研究
图像显著性目标检测算法研究 随着移动电子设备的不断升级与应用,使用图像来记录或表达信息已成为一种常态。我们要想快速地在海量图像中提取出有价值的信息,那么需要模拟人类视觉系统在机器视觉系统进行计算机视觉热点问题的研究。 图像显著性目标检测对图像中最引人注意且最能表征图像内容的部分进行检测。在图像显著性目标检测任务中,传统的方法一般利用纹理、颜色等低层级视觉信息自下向上地进行数据驱动式检测。 对于含有单一目标或高对比度的自然场景图像,可以从多个角度去挖掘其显著性信息,如先验知识、误差重构等。然而,对于那些具有挑战性的自然场景图像,如复杂的背景、低对比度等,传统的方法通常会检测失败。 基于深度卷积神经网络的算法利用高层级语义信息结合上下文充分挖掘潜在的细节,相较于传统的方法已取得了更优越的显著性检测性能。本文对于图像显著性检测任务存在的主要问题提出了相应的解决方法。 本文的主要贡献如下:为充分挖掘图像多种显著性信息,并使其能够达到优势互补效果,本文提出了一种有效的模型,即融合先验信息和重构信息的显著性目标检测模型。重构过程包括密度重构策略与稀疏重构策略。 密度重构其优势在于能够更准确地定位存在于图像边缘的显著性物体。而稀疏重构更具鲁棒性,能够更有效地抑制复杂背景。 先验过程包含背景先验策略与中心先验策略,通过先验信息可更均匀地突出图像中的显著性目标。最后,把重构过程与先验过程生成的显著特征做非线性融合操作。 实验结果充分说明了该模型的高效性能与优越性能。针对图像中存在多个显
著性目标或者检测到的显著性目标存在边界模糊问题,本文提出了一种基于多层级连续特征细化的深度显著性目标检测模型。 该模型包括三个阶段:多层级连续特征提取、分层边界细化和显著性特征融合。首先,在多个层级上连续提取和编码高级语义特征,该过程充分挖掘了全局空间信息和不同层级的细节信息。 然后,通过反卷积操作对多层级特征做边界细化处理。分层边界细化后,把不同层级的显著特征做融合操作得到结果显著图。 在具有挑战性的多个基准数据集上使用综合评价指标进行性能测试,实验结果表明该方法具有优越的显著性检测性能。对于低对比度或者小目标等问题,本文提出一种新颖模型,即通道层级特征响应模型。 该模型包含三个部分:通道式粗特征提取,层级通道特征细化和层级特征图融合。该方法基于挤压激励残差网络,依据卷积特征通道之间的相关性进行建模。 首先,输入图像通过通道式粗特征提取过程生成空间信息丢失较多的粗糙特征图。然后,从高层级到低层级逐步细化通道特征,充分挖掘潜在的通道相关性细节信息。 接着,对多层级特征做融合操作得到结果显著图。在含有复杂场景的多个基准数据集上与其它先进算法进行比较,实验结果证明该算法具有较高的计算效率和卓越的显著性检测性能。
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论文--基于深度学习的图像目标类别检测研究与实现--孔冬荣20160522
图书分类号： 密级： 毕业设计(论文) 基于深度学习的图像目标类别检测研究与实现RESEARCH AND IMPLEMENTATION OF IMAGE OBJECT CATEGORY DETECTION BASED ON DEEP LEARNING 学生姓名孔冬荣 学院名称信电工程学院 学号20120508106 班级12软嵌 1 专业名称计算机科学与技术 指导教师鞠训光吕宝旺 2016年6月3日
徐州工程学院学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用或参考的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标注。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 论文作者签名：日期：年月日 徐州工程学院学位论文版权协议书 本人完全了解徐州工程学院关于收集、保存、使用学位论文的规定，即：本校学生在学习期间所完成的学位论文的知识产权归徐州工程学院所拥有。徐州工程学院有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的纸本复印件和电子文档拷贝，允许论文被查阅和借阅。徐州工程学院可以公布学位论文的全部或部分内容，可以将本学位论文的全部或部分内容提交至各类数据库进行发布和检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 论文作者签名：导师签名： 日期：年月日日期：年月日
摘要 大数据时代使得数字图像的数量和规模与日俱增，给图像处理带来挑战。提高图像识别的效率和速率，对图像物体检测与识别具有一定的现实意义。 深度学习DL（Deep Learning）是近几年热门的一种含有多层结构的深度神经网络。通过学习一种深层非线性网络结构，提高对复杂分类问题的泛化能力。 由此而言，在图像检测难度较大的情况下，为达到更高的处理效率和准确率，运用深度学习技术便顺理成章。本选题将研究应用机器学习方法的最新成果--深度学习来实现目标类别检测。 本文的主要工作包括： （1）查阅近年来的深度学习及目标检测的相关文献资料，了解深度学习和图像检测算法的国内外研究现状，概述深度学习的发展及其机理和训练方法，研究深度学习的Caffe 框架及卷积神经网络、Fast R-CNN等机理； （2）在Linux系统下搭建Caffe学习框架，应用CUDA并行架构，采用基于AlexNet 网络的图像目标检测Fast R-CNN模型，通过交替无监督和有监督学习训练网络，最终实现对图像目标人、猫、车、沙发等二十个类别的检测； （3）通过实验验证Fast R-CNN在数据集PASCAL VOC 2007的检测效果较为理想，证实使用深度学习进行图像目标检测具有可行性和有效性。 关键词目标类别检测；深度学习；卷积神经网络；Fast R-CNN
红外图像中弱小目标检测算法概述
文章编号21005-5 30(Z 005 04-0083-04 红外图像中弱小目标检测算法概述 卓宁1 孙华燕1 张海江Z (1.装备指挥技术学院 北京10141 ; Z. Z 41部队 8分队 辽宁葫芦岛1Z 5001 摘要2在现代战争中 复杂背景下的红外弱目标检测技术是红外制导系统中一个亟待 解决的问题 也是提高武器系统性能的关键O 现基于小目标检测的现状和最新进展 从空间 滤波和时间滤波的角度对现有的小目标检测技术进行了简单的概述 并分析了今后的研究 方向O 关键词2复杂背景;小目标;空间滤波;时间滤波 中图分类号2TP 3 1.4文献标识码2A Algorithm surveys on small target detection in inf rared image ZHUO Nzng 1 SUN Hua -yan 1 ZH NG Haz -jzang Z (1.Institute of eguipment Command and Technology Beijing 10141 China ; Z.PLA Z 41Command and 8Unit ~uludao 1Z 5001 China Abstract 2In the modern War detection of the small target in the condition of complicated background is an urgent problem for infrared control and guide it is also the key of improving Weapon system capability .Part algorithms of infrared small target detection in the Way of spatial filter and time filter are introduced in this paper based on present and recent technology .Finally the direction of the study are analyzed . Key words 2complicated background ;small target ;spatial filter ;time filter 1引言 现代战争中 要求更早地~在更远的距离上发现和捕获敌方的来袭导弹~飞机等目标 以使防御武器有足够的反应时间O 这时目标的图像很小 只有一个或几个像素 缺乏结构信息 此外视场中可能还有云~地物等各种复杂的背景杂波 目标点极易被噪声所淹没O 因此 复杂背景下低信噪比红外弱小目标检测是武器系统中的关键技术之一 是运动目标探测中一个亟待研究与解决的课题O 为了从二维序列图像中检测到低信噪比红外弱小目标 自70年代以来 国内外学者和专家进行了广 泛而深入的研究 提出了许多有实际意义的检测算法O Bauch [1]等人提出 通过采用一组时间上的高阶差分 来抑制背景干扰 并得到目标运动轨迹O 并用动态规则和状态估计技术来增加目标的可检测性O 然而 这种方法在低信噪比的情况下可能呈现较差的性能O 此后 又有人提出了频域中的三维时空匹配滤波技术 并且把其简化为只在空域中进行的二维匹配滤波 其结果在时间序列中进行递推求和O Irani M [Z ]等人用 计算小邻域上灰度的加权平均再用梯度进行归一化 以此作为运动的度量O 还有由Liou S P 和J ian R C 提出的运动目标检测方法是基于时空空间中运动轨迹任一点上切线和法线的正交性 但是为了得到图像 第Z 7卷第4期 Z 005年8月光学仪器O PTICAL I N S T R U M e N T S V ol.Z 7 N o.4 August Z 005 收稿日期2Z 004-11-1 作者简介2卓宁(1 7 - 女 安徽蚌埠人 工程师 硕士生 主要从事图像信号处理方面的研究O
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基于深度学习的目标检测最新研究进展总结概述(DL必看)
基于深度学习的目标检测研究进展 2016-05-30深度学习大讲堂深度学习大讲堂 开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图中有一个猫和一个人，具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测，目标检测就是“给定一张图像或者视频帧，找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别”。 目标检测对于人来说是再简单不过的任务，但是对于计算机来说，它看到的是一些值为0~255的数组，因而很难直接得到图像中有人或者猫这种高层语义概念，也不清楚目标出现在图像中哪个区域。图像中的目标可能出现在任何位置，目标的形态可能存在各种各样的变化，图像的背景千差万别……，这些因素导致目标检测并不是一个容易解决的任务。 得益于深度学习——主要是卷积神经网络(convolution neural network: CNN)和候选区域(region proposal)算法，从2014年开始，目标检测取得了巨大的突破。本文主要对基于深度学习的目标检测算法进行剖析和总结，文章分为四个部分：第一部分大体介绍下传统目标检测的流程，第二部分介绍以R-CNN为代表的结合region proposal和CNN分类的目标检测框架(R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN); 第三部分介绍以YOLO为代表的将目标检测转换为回归问题的目标检测框架(YOLO, SSD); 第四部分介绍一些可以提高目标检测性能的技巧和方法。 一.传统目标检测方法
如上图所示，传统目标检测的方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。下面我们对这三个阶段分别进行介绍。 (1) 区域选择 这一步是为了对目标的位置进行定位。由于目标可能出现在图像的任何位置，而且目标的大小、长宽比例也不确定，所以最初采用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的尺度，不同的长宽比。这种穷举的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是缺点也是显而易见的：时间复杂度太高，产生冗余窗口太多，这也严重影响后续特征提取和分类的速度和性能。（实际上由于受到时间复杂度的问题，滑动窗口的长宽比一般都是固定的设置几个，所以对于长宽比浮动较大的多类别目标检测，即便是滑动窗口遍历也不能得到很好的区域） (2) 特征提取 由于目标的形态多样性，光照变化多样性，背景多样性等因素使得设计一个鲁棒的特征并不是那么容易。然而提取特征的好坏直接影响到分类的准确性。（这个阶段常用的特征有SIFT、HOG等） (3) 分类器 主要有SVM, Adaboost等。 总结：传统目标检测存在的两个主要问题：一个是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余；二是手工设计的特征对于多样性的变化并没有很好的鲁棒性。 二. 基于Region Proposal的深度学习目标检测算法 对于传统目标检测任务存在的两个主要问题，我们该如何解决呢？ 对于滑动窗口存在的问题，region proposal提供了很好的解决方案。region proposal（候选区域）是预先找出图中目标可能出现的位置。但由于region proposal利用了图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率。这大大降低了后续操作的时间复杂度，并且获取的候选窗口要比滑动窗口的质量更高（滑动窗口固定长宽比）。比较常用的region proposal算法有selective Search和edge Boxes，如果想具体了解region proposal可以看一下PAMI2015的“What makes for effective detection proposals？” 有了候选区域，剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。对于图像分类，不得不提的是2012年ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上，机器学习泰斗Geoffrey Hinton教授带领学生Krizhevsky使用卷积神经网络将ILSVRC分