图像目标检测-车辆识别

文章目录

• • • • 目前检测常用算法
      • • RCNN系列, fast-rcnn, faster-rcnn （two-stage方法）
        • yolo 系列，v1,v2,v3 （one-stage方法）
        • SSD（one-stage方法）

目前检测常用算法

RCNN系列, fast-rcnn, faster-rcnn （two-stage方法）

rcnn(2014) ref

主要思路：生成候选区域，然后对每个区域用深度网络提取特征，送到 N 个 SVM 分类器判断是否属于某一类，用回归器对位置进行精修。

精修的方式：用一个线性脊回归器（就是普通线性回归加 L 2 L_2 L2​ norm，ref）来预测偏移和缩放值

fast-rcnn(2015) ref & ref

基本上从整个网络的设计和实现思路上都进行了大幅的修改；还是需要离线 selective search 候选框的过程（2s），把原先对每个候选框做特征提取的过程改成 直接对全图做卷积，生成的如 40 * 60 的特征图，其上的每个点映射到原图上对应的候选框，因此所有的候选框都能共享特征图；

而每个候选框的特征图尺寸通常不一致，需要做一个 roi pooling 来归一化尺寸再输入到全连接层；

如何做 roi pooling? 将特征图均匀的划分成 M * N 块，每个块做 max pooling ，生成的就是相同尺寸的特征图；这里的输入层的一个节点可能跟输出层的多个节点相连。。

多任务训练(multi-task)： 在深度网络的最后输出1 * 4096的特征向量，分别训练一个类别分类器 + 一个 bbox 回归器，loss 是各自 loss 的加权和。

整个推理的过程2.3s；

借图侵删

faster-rcnn(2015) ref

将 selective search 的候选框生成法改为 加一个 RPN(Region proposals network)，实现 end-to-end.

主要介绍这里的 RPN 怎么工作的：如上的 40 * 60 的特征图，每个点对应原图对应位置 9 种尺寸（3种尺寸 * 3种长宽比）的候选框（具体如何映射的细节 todo），由此生成 40 * 60 * 9个候选框，RPN 通过一个分类任务和回归任务来确定哪些 候选框是前景还是背景，以及是否是 candidate 物体。最终选出128 或者 256 个候选框，继续后面的步骤。

yolo 系列，v1,v2,v3 （one-stage方法）

yolov1 参考

核心思路是将448*448的图像通过 VGG（特征提取过程） 转化成 7 * 7 * 30 的featuremap，7 * 7可以理解成网格划分，每个 Cell 预测2个 bounding box，一个 bbox 包含 (x1,y1,w1,h1, score1,x2,y2,w2,h2, score2, 20个类分别的概率) 总计30个元素组成的向量。所有的 cell 预测的 bbox （共 7 * 7 * 2个） 根据 nms 算法进行去重和择优，依据是每个 bbox 的score & 该 box 属于各个类别的概率。

细节：采用 pRelu，非 Relu。损失函数用 sum-squared error，整合定位和分类的误差，这里注意，

定位的误差被归一化到0-1，方法是 x,y 定义为 bbox 中心距 grid cell 中心的相对距离，w&h 定义为 bbox 宽高/image 宽高；

其他的值本身属于概率，0-1之间。

损失函数由3部分组成：定位 error（包含 x,y, w,h）+ bbox 置信度 error（bbox 的打分）+ 分类 error（20个类别纵的分类误差和）

同时

损失函数中，w&h 的计算做了 sqrt 取根号，原因是宽高对于小目标的影响比大的目标要大，缩小这个差距

。

box 包含 object 和不包含 object的权重是不一样的，不含object 的bbox 需要降低置信度权重

缺点：精确性差，小目标检测不好（一个 grid cell 只能最终最多确定一个bbox）；降低了误检率，也降低了召回率；输入尺寸固定，只能 resize 到一个固定尺寸

yolov2 （2017）参考

解决上面的缺点

先简述一下思路：输入图像经过 Darknet-19 得到51 * 39 * 256 的 featuremap，然后对于 51 * 39 的单通道，对每个点进行两种预测，先找到每个点对应原图中的点作为中心点，假定每个点都取9种尺寸的

anchor box

（尺寸、比例和面积都不一样）：

1. 计算每个截取出来的 box 是前景和背景的概率得到 9 * 2 个值
2. 计算当前这个截取的proposal区域与 ground truth 之间的差异，用4个值来标识从 proposal 到 gd 需要的平移缩放参数，即 9 * 4个值

最后怎么用，筛选出最终的目标？todo

改进：

1. 输出层改成卷积层； 有啥好处？ todo； 然后就变成了 darknet-19了。19 conv+5 max pool
2. conv 全部用 BN。 = =
3. K-means； 不采用人工设定的 anchor box，而是在数据集上进行 k-means 聚类获取 anchor box；聚类中的距离度量不采用欧式距离，而是 D = 1 − I O U ( b o x , c e n t r o i d ) D = 1-IOU(box, centroid) D=1−IOU(box,centroid)，IOU 是交并比，减少图像较大时带来的不均衡问题；聚类的结果，选取5个 box
4. 多尺度训练；每隔几次迭代后就会微调网络的输入尺寸。训练时每迭代 10 次，就会随机选择新的输入图像尺寸。尺寸从 320 * 320 -> 608 * 608

yolov3 参考 & ref2

改进：

1. 使用独立的分类器对每个类别进行二分类，代替 softmax（

   softmax默认只分一类

   ）；
2. 使用空间金字塔结构预测边界框：也就是采用多个 Scale 融合倒方式做预测，v3中每个 cell 预测3个 bounding box，但是因为多个 scale，如416 * 416 的输入，会预测 （1313+2626+52*52）*3 个 bbox，每个特征图预测3个，对小目标的检测效果更好；
3. anchor box 更多，用来9个尺寸
4. 网络结构变成了 Darknet-53：与 Darknet-19的区别是引入了 residual 结构（能解决层数太多的梯度问题），但为啥比 Resnet-xxx 的效果好呢？可能是其他网络基础单元的差异。。

SSD（one-stage方法）

参考 & ref2

核心的思路：

1. 多尺度特征图用于检测
2. 最后采样卷积层进行检测，非全连接层；？
3. 先验框，类似 yolo 的 anchor box，不过这里的先验框怎么来的？
4. 网络基础结构，采用改进的 VGG16