目录

一、目标检测的任务

二、什么是“两阶段”呢？

三、两阶段算法原理

（二）候选区域算法

（三）边框回归（ Bounding Box Regression ）

1. 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

2. 对候选框进行坐标调整

（三）RCNN模型结构

1. RCNN的模型结构

​​​​​2. R-CNN 总结

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         目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage 的目标检测算法；one stage 的目标检测算法。

一、目标检测的任务

在图像中把目标物体框出来，主要分为两个：

1. 定位任务：把物体在图像中的位置检测处理，通常用(x,y,w,h)表示物体位置框，其中x,y是目标的中心点，w,h是目标物体框的长和宽。
2. 图像分类任务：目标物体是哪种物体，如该物体具体是猫还是狗，还是汽车等。

二、什么是“两阶段”呢？

        两阶段指的是实现检测的方式有主要两个过程，如下：

•         第一步：先提取物体区域；
•         第二步：再对区域进行CNN分类识别；

        因此，“两阶段”又称基于候选区域（Region proposal）的目标检测。它是基于深度学习的检测算法的先驱者；代表性算法如下图的RCNN系列（RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN）还有SPPNet等。

        RCNN是“两阶段”目标检测中的第一个模型。该算法步骤大致分为两大步骤进行：

•         1.获取输入图像，提取约候选区域;
•         2.将每个候选区域的图片缩放到固定大小224x224，输入CNN网络，得到的结果再输入分类器中进行类别的判定。

        两阶段目标检测模型结构：

三、两阶段算法原理

        传统算法模型结构：

        两阶段目标检测模型结构：

（二）候选区域算法

        传统目标检测算法使用“穷举法”来获取候选区域，即暴力的使用滑动窗口从左到右、上到下扫描图片。缺点非常明显，候选区域过多，相邻窗口重复信息大，无效的区域也很多，导致计算量大，检测速度慢。

        RCNN使用“选择性搜索算法”（SS，Selective Search）来获取候选框，具体步骤如下：

•         （1）图片中的每一个像素作为一组，然后计算每个像素的纹理；
•         （2）将相近的组合起来形成更大的像素组，然后继续合并各个像素组；
•         （3）SS选取的检测框大小都不一样，最后，得到不同尺寸的BBox候选框（约2000个）。

        相比传统的穷举法，BBox候选框明显的减少了，在后面步骤的物体分类上减少了很多计算资源。

（三）边框回归（ Bounding Box Regression ）

        围绕如下2个问题进行算法设计：

•         1.一张图大约有2000多个候选框，是否有冗余？若存在冗余该如何对多个候选框进行筛选？
  •         2. 筛选过后的候选框是最优的吗？

        经过SS搜索，共有2000多个候选区域，首先需要对每个候选区域进行分类识别：

        如上图所示，每个目标有两三个候选区域，每个候选区域都有目标概率值；原则上，1个物体对应1个候选区域，那么如何去除冗余的候选区域框，保留最好的1个？

        使用非极大值抑制NMS来解决以上问题。

1. 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

思路：选取那些邻域里分类数值最高，并且抑制那些分数低的窗口。

 做法：设定阈值（阈值通常设定0.3~0.5 ），比较两两区域的IoU与阈值的关系。

Iou是两个区域的交并比，如下：

            

那么可以如下两个思路来筛选候选框，假设阈值设定0.5：

• （1）IoU>0.5，表示A框与B框重叠率高，可能是同一个物体，保留上一步计算的分类概率值高的候选框；
• （2）IoU<0.5，表示A框与B框重叠率不高，可能是两个物体；

例子：假设检测到如下出6个都是人脸的矩形框，目的要找到最好的一个。

• （1）根据分类器的类别分类概率做排序从小到大的概率分别为A、B、C、D、E、F；
• （2）从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IoU是否大于设定的阈值;
• （3）假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就去除矩形框B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的一个人脸框；
• （4）从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，如果A、C的重叠度都大于设定的阈值，那么就去除；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框；
• （5）就这样一直重复，遍历所有，直到找到所有被保留下来的矩形框。

2. 对候选框进行坐标调整

        将最后选出的候选框与目标值（Ground Truth）建立回归方程。如下图：

        红色的框：最终提取的候选区域框；

        绿色的框：目标值, 即真实标注的目标区域。

        目测可判定，红色框定位不准(IoU<0.5)， 那么说明红色框没有正确的标志飞机，因此需要对红色框进行微调，使得经过微调后的窗口跟目标值更接近。

        对于窗口，一般使用四维向量（x,y,w,h）表示，分别表示窗口中心点坐标和宽高；寻找一种关系使得输入候选窗口 P 经过映射f得到一个跟真实窗口G^更接近的回归窗口G ̂，使得新的候选区域G ̂更接近真实目标G^，从而提高预测的准确率：

回归方程： 

• （三）RCNN模型结构

  1. RCNN的模型结构

  如下：

        模块1 ：

                （1）采用selective search算法对每个图片提取约2000个候选框；

                （2）再将尺寸变形为227×227的大小【适应AlexNet网络的输入】

        模块2：

                （1）使用AlexNet网络对候选框进行特征提取，每个候选框有4096维特征；

                （2）采用训练好的AlexNet CNN网络进特定样本【如VOC数据集-20个分类类别】下的微调fine-tune；

        模块3：

                （1）对每个候选框的4096维特征进行分类；

                （2）需要为每个类别训练单独的SVM；

        模块4：

                （1）进行边框回归训练。

​​​​​2. R-CNN 总结

        优点：基于传统的手工提取特征的方法，性能大幅提升；

        缺点：但是训练时间很长(84h)，测试阶段很慢，一张图片大概16s；R-CNN速度较慢的一个重要原因是卷积特征重复计算量太大，每张图片约有2000区域需计算CNN特征。