目標(biāo)檢測(cè)介紹

目標(biāo)檢測(cè)是與計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理相關(guān)的計(jì)算機(jī)技術(shù)，用于在一張圖片中識(shí)別出些物體的種類(lèi)，同時(shí)要求標(biāo)出物體的位置。目標(biāo)檢測(cè)已被廣泛應(yīng)用于人臉檢測(cè)、自動(dòng)駕駛和視頻監(jiān)控等圖像領(lǐng)域。

目標(biāo)檢測(cè)中的常見(jiàn)方法，分為one-stage和two-stage兩類(lèi)。One-stage方法首先輸入圖片，輸出Bounding box (bbox)和分類(lèi)標(biāo)簽，由一個(gè)網(wǎng)絡(luò)完成，該方法以YOLO、SSD為主要代表。Two-stage方法則以Faster-RCNN為代表，輸入圖片后，首先生成建議區(qū)域（Region Proposal），再輸入分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)，兩個(gè)任務(wù)由不同網(wǎng)絡(luò)完成。

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

原理簡(jiǎn)介

一、YOLO v1

2015年提出了第一版YOLO v1，YOLO借鑒GoogleNet而提出了Darknet網(wǎng)絡(luò)。Darknet是用C語(yǔ)言和CUDA編寫(xiě)的開(kāi)源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，用1x1卷積層+3x3卷積層替代GoogleNet的Inception模塊。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，隨后將圖像輸入CNN，最后通過(guò)非極大值抑制（NMS）保留最終標(biāo)定框。

YOLO v1的整體框架

每個(gè)Bounding box的輸出向量

YOLO v1 的核心思想在于將目標(biāo)檢測(cè)視為回歸問(wèn)題，其將圖片劃分成 SxS 個(gè)網(wǎng)格，如果目標(biāo)中心落入某網(wǎng)格單元，則該網(wǎng)格就負(fù)責(zé)檢測(cè)該目標(biāo)。每個(gè)網(wǎng)格單元預(yù)測(cè) B個(gè)邊界框（bbox）和類(lèi)別信息。此外，每個(gè)bbox需要預(yù)測(cè)(x, y, w, h)和置信度共5個(gè)值。因此，最終每個(gè)網(wǎng)格應(yīng)預(yù)測(cè)B個(gè)bbox和C個(gè)類(lèi)別，最終輸出S x S x (5*B+C)的tensor。

損失函數(shù)

優(yōu)點(diǎn)：

• YOLO v1的檢測(cè)速度快，在Titan X 的 GPU 上可達(dá)45 FPS；
• 可避免背景錯(cuò)誤；
• 能學(xué)到泛化特征。
  缺點(diǎn)：
• YOLO v1對(duì)鄰近物體檢測(cè)效果差，每個(gè)網(wǎng)格只能識(shí)別出一個(gè)種類(lèi)；
• 對(duì)少見(jiàn)長(zhǎng)寬比的物體泛化能力較弱；
• 損失函數(shù)不具體。

二、YOLO v2&v3

YOLO v2在YOLO v1基礎(chǔ)上進(jìn)行了一系列的改進(jìn)，在保持分類(lèi)精度的同時(shí)，提高了目標(biāo)定位的精度以及召回率。首先，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(cè)準(zhǔn)確率和檢測(cè)速度；其次，根據(jù)層級(jí)分類(lèi)提出了WordTree來(lái)混合檢測(cè)數(shù)據(jù)集與分類(lèi)數(shù)據(jù)集；最后，提出了可同時(shí)在檢測(cè)和分類(lèi)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的聯(lián)合訓(xùn)練方式，使用檢測(cè)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型識(shí)別部分，使用分類(lèi)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型分類(lèi)部分，擴(kuò)充檢測(cè)種類(lèi)。

對(duì)于YOLO v1更為具體的改進(jìn)包括以下幾點(diǎn)：

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

不過(guò)YOLO v2仍然無(wú)法解決同一個(gè)網(wǎng)格內(nèi)物體重疊的問(wèn)題。YOLO v3則繼續(xù)在YOLO v2上做了些許改進(jìn)：

1. 使用殘差模型，提出包含53個(gè)卷積層的新網(wǎng)絡(luò)Darknet-53；
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(cè)。

三、最新研究之YOLO v4&v5：

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

YOLO v4首先對(duì)相關(guān)工作進(jìn)行總結(jié)，并對(duì)目標(biāo)檢測(cè)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)，如VGG16、ResNet-50、 Darknet53, 或輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)Mobilenet、ShuffleNet。
2. Neck：特征增強(qiáng)模塊。對(duì)Backbone提取到的淺層特征進(jìn)行增強(qiáng)，如SPP、SAM、FPN, PAN、ASFF, SFAM。
3. Head：檢測(cè)器。輸出所要結(jié)果。

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

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

   數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

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

YOLO v4總結(jié)了以上各種調(diào)優(yōu)技巧，從中尋找最優(yōu)組合。并在訓(xùn)練過(guò)程中，驗(yàn)證了Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials對(duì)于YOLO v4的影響。

YOLO v4框架

MS COCO數(shù)據(jù)集檢測(cè)結(jié)果

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

YOLO v5

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