目标检测——深度模型总结

目标检测——深度模型总结

简介

传统目标检测（基于滑动窗口的检测）主要包括三步：

利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域；

提取候选区域相关的视觉特征。

利用分类器进行识别。

深度学习相关的目标检测方法分两类：

基于候选区域的，如R-CNN，SPP-net，Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN；

端到端（End-to-End），如YOLO，SSD。

OverFeat模型

核心思想为三点：

候选区域：集合滑动窗口和规则块的多尺度滑动窗口；

分类和定位：统一用CNN来做分类和预测边框位置，模型与AlexNet类似，其中1~5层为特征抽取，即将图片转换为固定维度的特征向量，6~9层为分类层（分类任务专用），不同的任务（分类、定位、检测）公用特征抽取层（1~5层），值替换6~9层；

累积：因为用了滑动窗口，同一个目标对象会有多个位置，即多个视角，因用了多尺度，同一个目标对象又会有大小不一的块。这些不同位置和不同大小块上的分类置信度会进行累加，从而使得判定更为准确。

关键步骤：

- 利用滑动窗口进行不同尺度的候选区域，然后使用CNN模型对每个区域进行分类，得到类别和置信度；

- 利用多尺度滑动窗口来增加检测数量，提升分类效果；

- 用回归模型预测每个对象位置；

- 边框合并。

R-CNN模型

主要步骤：

- 候选区域：通过Selective Search从原始图片中提取2000个左右区域候选框；

- 区域大小归一化：把所有候选框缩放成固定大小；

- 特征提取：通过CNN网络，提取特征；

- 分类与回归：在特征层的基础上添加两个全连接层，再用SVM分类来做识别，用线性回归来微调边框位置与大小，其中每个类别单独训练一个边框回归器。

缺点：

- 重复计算：R-CNN虽然不再是穷举，但依然有两千个左右的候选框，这些候选框都需要进行CNN操作，计算量依然很大，其中有不少其实是重复计算；

- SVM模型：线性模型，在标注数据不缺的时候显然不是最好的选择；

- 训练测试分为多步：候选区域、特征提取、分类、回归都是断开的训练的过程，中间数据还需单独保存；

- 训练的空间和时间代价很高：卷积出来的特征需要先存在硬盘上，这些特征需要几百G的存储空间；

- 慢：前面的缺点最终导致R-CNN出奇的慢。

SPP-net模型

主要步骤：

候选区域：用Selective Search从原图中生成2000个左右的候选窗口；

区域大小缩放：SPP-net不再做区域大小归一化，而是缩放到min(w,h)=s，即统一长宽的最短边长度，s选自{480,576,688,864,1200}中的一个，选择的标准是使得缩放后的候选窗口大小与224*224最接近；

特征提取：利用SPP-net网络结构提取特征；

分类与回归：类似R-CNN，利用SVM基于上面的特征训练分类器模型，用边框回归来微调候选框的位置。

Fast R-CNN模型

主要思想：

使用一个简化的SPP层-RoI Pooling层，操作与SPP类似；

训练和测试是不再分多步：不再需要额外的硬盘来存储中间层的特征，梯度能够通过RoI Pooling层直接传播；此外，分类和回归用Multi-task的方式一起进行；

SVD：使用SVD分解全连接层的参数矩阵，压缩为两个规模小很多的全连接层。

主要步骤：

特征提取：以整张图片为输入利用CNN得到图片的特征层；

候选区域：利用Selective Search等方法从原始图片中提取候选框，并把这些候选框一一投影到最后的特征层；

区域归一化：针对特征层上的每个候选区域候选框进行RoI Pooling操作，得到固定大小的特征表示；

分类与回归：然后在通过两个全连接层，分别用Softmax多分类做目标识别，用回归模型进行边框位置与大小微调。

Faster R-CNN模型

主要步骤：

特征提取：通Fast R-CNN，以整张图片为输入，利用CNN得到图片的特征层；

候选区域：在最终的卷积特征层上利用k个不同的矩形框进行提名，k一般取9；

分类与回归：对每个Anchor Box对应的区域进行Object/Non-object二分类，并用k个回归模型（各自对应不同的Anchor Box）微调候选框位置与大小，最后进行目标分类。

R-FCN模型

主要步骤：

候选区域：使用RPN（Region Proposal Network，候选区域网络），RPN本身是全卷积网络结构；

分类与回归：利用和RPN共享的特征进行分类。当做bbox回归时，则将C设置为4。

YOLO模型

主要步骤：

把输入图片缩放到448*448大小；

进行卷积网络；

对模型置信度卡阈值，得到目标位置与类别。

参考文献：https://zhuanlan.zhihu.com/p/23203899?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io