目標(biāo)檢測介紹

目標(biāo)檢測是與計算機(jī)視覺和圖像處理相關(guān)的計算機(jī)技術(shù)，用于在一張圖片中識別出些物體的種類挚币，同時要求標(biāo)出物體的位置亮蒋。目標(biāo)檢測已被廣泛應(yīng)用于人臉檢測、自動駕駛和視頻監(jiān)控等圖像領(lǐng)域妆毕。

目標(biāo)檢測中的常見方法慎玖，分為one-stage和two-stage兩類。One-stage方法首先輸入圖片笛粘，輸出Bounding box (bbox)和分類標(biāo)簽趁怔，由一個網(wǎng)絡(luò)完成湿硝，該方法以YOLO、SSD為主要代表润努。Two-stage方法則以Faster-RCNN為代表关斜，輸入圖片后，首先生成建議區(qū)域（Region Proposal）铺浇，再輸入分類器進(jìn)行分類痢畜，兩個任務(wù)由不同網(wǎng)絡(luò)完成。

其中鳍侣，YOLO目標(biāo)檢測是一種突出且優(yōu)秀的算法丁稀，其為“you only look once”的縮寫，意為只需瀏覽一次即可識別出圖中物體的類別與位置倚聚，且完美地平衡了檢測速度和精度之間的關(guān)系线衫。YOLO也由最初的YOLO v1發(fā)展到現(xiàn)在最新的YOLO v5。

原理簡介

一惑折、YOLO v1

2015年提出了第一版YOLO v1授账，YOLO借鑒GoogleNet而提出了Darknet網(wǎng)絡(luò)。Darknet是用C語言和CUDA編寫的開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架惨驶，用1x1卷積層+3x3卷積層替代GoogleNet的Inception模塊白热。網(wǎng)絡(luò)由24 層卷積層接2層全連接組成，如圖1：

YOLO v1中的Darknet結(jié)構(gòu)

YOLO v1的框架如圖2所示:首先調(diào)整圖像大小為448×448敞咧，隨后將圖像輸入CNN棘捣，最后通過非極大值抑制（NMS）保留最終標(biāo)定框辜腺。

YOLO v1的整體框架

每個Bounding box的輸出向量

YOLO v1 的核心思想在于將目標(biāo)檢測視為回歸問題休建，其將圖片劃分成 SxS 個網(wǎng)格，如果目標(biāo)中心落入某網(wǎng)格單元评疗，則該網(wǎng)格就負(fù)責(zé)檢測該目標(biāo)测砂。每個網(wǎng)格單元預(yù)測 B個邊界框（bbox）和類別信息。此外百匆，每個bbox需要預(yù)測(x, y, w, h)和置信度共5個值砌些。因此，最終每個網(wǎng)格應(yīng)預(yù)測B個bbox和C個類別加匈，最終輸出S x S x (5*B+C)的tensor存璃。

損失函數(shù)

優(yōu)點(diǎn)：

• YOLO v1的檢測速度快乃戈，在Titan X 的 GPU 上可達(dá)45 FPS；
• 可避免背景錯誤亩进；
• 能學(xué)到泛化特征症虑。
  缺點(diǎn)：
• YOLO v1對鄰近物體檢測效果差，每個網(wǎng)格只能識別出一個種類归薛；
• 對少見長寬比的物體泛化能力較弱谍憔；
• 損失函數(shù)不具體。

二主籍、YOLO v2&v3

YOLO v2在YOLO v1基礎(chǔ)上進(jìn)行了一系列的改進(jìn)习贫，在保持分類精度的同時，提高了目標(biāo)定位的精度以及召回率千元。首先苫昌，YOLO v2能夠適應(yīng)不同的輸入尺寸，并可根據(jù)需要自行權(quán)衡檢測準(zhǔn)確率和檢測速度幸海；其次祟身，根據(jù)層級分類提出了WordTree來混合檢測數(shù)據(jù)集與分類數(shù)據(jù)集；最后物独，提出了可同時在檢測和分類數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的聯(lián)合訓(xùn)練方式袜硫，使用檢測數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型識別部分，使用分類數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型分類部分挡篓，擴(kuò)充檢測種類婉陷。

對于YOLO v1更為具體的改進(jìn)包括以下幾點(diǎn)：

1. 在每個卷積層后添加Batch Normalization層，舍棄Dropout官研。
2. 借鑒Fast R-CNN中Anchor的思想秽澳，預(yù)測bbox與網(wǎng)格的偏移量。
3. 提出Darknet-19戏羽，用卷積層代替將全連接層担神，應(yīng)對不同尺寸的圖像。

不過YOLO v2仍然無法解決同一個網(wǎng)格內(nèi)物體重疊的問題蛛壳。YOLO v3則繼續(xù)在YOLO v2上做了些許改進(jìn)：

1. 使用殘差模型杏瞻，提出包含53個卷積層的新網(wǎng)絡(luò)Darknet-53所刀；
2. 采用FPN（feature pyramid networks）架構(gòu)獲取三種大小的特征圖，實(shí)現(xiàn)多尺度檢測捞挥。

三浮创、最新研究之YOLO v4&v5：

2020年4月，YOLO v4重磅發(fā)布砌函。其在MS COCO數(shù)據(jù)集上的精度達(dá)到了43.5% AP斩披，速度達(dá)到65FPS，與 YOLO v3相比分別提高了 10% 和 12%讹俊。

YOLO v4首先對相關(guān)工作進(jìn)行總結(jié)垦沉，并對目標(biāo)檢測框架拆分：
Object Detection = Backbone + Neck + Head

1. Backbone：圖像特征提取部分，可利用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)仍劈，如VGG16厕倍、ResNet-50、 Darknet53, 或輕量級網(wǎng)絡(luò)Mobilenet贩疙、ShuffleNet讹弯。
2. Neck：特征增強(qiáng)模塊。對Backbone提取到的淺層特征進(jìn)行增強(qiáng)这溅，如SPP组民、SAM、FPN, PAN悲靴、ASFF, SFAM臭胜。
3. Head：檢測器。輸出所要結(jié)果癞尚。

此外耸三，將所有所有的調(diào)優(yōu)手段分為兩類：“Bag of freebies”和“Bag of specials”。

1. Bag of freebies (BOF)是指在離線訓(xùn)練階段為了提升精度而廣泛使用的調(diào)優(yōu)手段否纬，并不增加模型復(fù)雜度吕晌。包括一些數(shù)據(jù)增強(qiáng)的手段蛋褥，如Random erase临燃、CutOut、MixUp烙心、CutMix膜廊。
   

   數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

2. BOS (Bag of specials)是指在推斷過程中增加的些許成本但能換來較大精度提升的技巧。如增大感受野類的SPP/ASPP/RFB淫茵，注意力相關(guān)的 SE/ SAM爪瓜，以及激活函數(shù)。

YOLO v4總結(jié)了以上各種調(diào)優(yōu)技巧匙瘪，從中尋找最優(yōu)組合铆铆。并在訓(xùn)練過程中蝶缀，驗(yàn)證了Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials對于YOLO v4的影響。

YOLO v4框架

MS COCO數(shù)據(jù)集檢測結(jié)果

自YOLO v4發(fā)布的40余天后， Ultralytics公司開源了非官方的YOLO v5税娜，其完全基于PyTorch實(shí)現(xiàn)坐搔。值得注意的是，每個圖像的推理時間達(dá)到140 FPS敬矩，并且YOLOv5的權(quán)重文件大小僅為YOLOv4的1/9概行。YOLO v5更快，也更小巧弧岳！

YOLO v5

由以上YOLO的發(fā)展歷程可看出消略， YOLO系列的發(fā)展后期更重視應(yīng)用落地，沒有提出非常新穎的創(chuàng)新點(diǎn)瞎抛。