【目标检测】目标检测相关学习笔记

目标检测算法

PASCALVOC2012数据集

挑战赛主要分为图像分类目标检测目标分割动作识别

数据集分为四个大类交通（飞机船公交车摩托车）住房（杯子椅子餐桌沙发）动物（鸟猫奶牛狗马羊）其他（人）

MS COCO数据集

mAP

目标检测前言

1. RCNN

1.框定候选区

2.对每一个候选区域，使用深度网络提取特征

3.将特征送入每一类的SVM分类器，判定类别

4.使用回归器精细修正候选框位置

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RCNN存在的问题

1.速度慢

2.空间大

2.FasterRCNN

3 Faster R-CNN

Faster RCNN检测部分主要可以分为四个模块：
（1）conv layers。即特征提取网络，用于提取特征。通过一组conv+relu+pooling层来提取图像的feature maps，用于后续的RPN层和取proposal。
（2）RPN（Region Proposal Network）。即区域候选网络，该网络替代了之前RCNN版本的Selective Search，用于生成候选框。这里任务有两部分，一个是分类：判断所有预设anchor是属于positive还是negative（即anchor内是否有目标，二分类）；还有一个bounding box regression：修正anchors得到较为准确的proposals。因此，RPN网络相当于提前做了一部分检测，即判断是否有目标（具体什么类别这里不判），以及修正anchor使框的更准一些。
（3）RoI Pooling。即兴趣域池化（SPP net中的空间金字塔池化），用于收集RPN生成的proposals（每个框的坐标），并从（1）中的feature maps中提取出来（从对应位置扣出来），生成proposals feature maps送入后续全连接层继续做分类（具体是哪一类别）和回归。
（4）Classification and Regression。利用proposals feature maps计算出具体类别，同时再做一次bounding box regression获得检测框最终的精确位置

FPN 结构讲解

Region Proposal Network，直接翻译是“区域生成网络”，通俗讲是“筛选出可能会有目标的框”。其本质是基于滑窗的无类别object检测器，输入是任意尺度的图像，输出是一系列矩形候选区域

Faster R-CNN由两个模块组成，第一个模块是用来产生区域推荐的RPN，第二个模块是使用推荐区域的Fast R-CNN检测器。

传统检测方法提取候选区域都非常耗时，如OpenCV adaboost使用滑动窗口+图像金字塔，或R-CNN使用SS(Selective Search)。而Faster RCNN直接使用RPN生成检测框，能极大提升检测框的生成速度，而RPN是用一个全卷积网络来实现的，可以与检测网络共享整幅图像的卷积特征，从而产生几乎无代价的区域推荐

非极大值抑制

Non-Maximum Suppression的翻译是非“极大值”抑制，而不是非“最大值”抑制。这就说明了这个算法的用处：找到局部极大值，并筛除（抑制）邻域内其余的值

SSD

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经典算法

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实际上训练结果 faster 和ssd 训练结果差不多如果训练集比较小的话那么 faster rcnn 比ssd训练结果要好一点 ssd 检测速度要比rcnn块很多单gpu可以检测50-60张 fpn+ssd = RetinaNet 检测精度差不多 == fpn+ faster rcnn 但是检测速度快很多

SSD: 训练结果

YOLO

yolov1

YoloV1 对于群体性的小目标适应性效果更差小的值并且目标比较密集的话 yolov1 是不能做的主要的就是定位不准确直接定位而不是相对于 anchor进行回归预测

Yolov2

YOLOV3

yoloV3spp

yoloV3SPP训练：

第一步先将pascal数据集转换成yolo专用的数据格式

分割之后的数据集显示、

YoloV4

YOLOv4是2020年Alexey Bochkovskiy等人发表在CVPR上的一篇文章，并不是Darknet的原始作者Joseph Redmon发表的，但这个工作已经被Joseph Redmon大佬认可了。之前我们有聊过YOLOv1～YOLOv3以及Ultralytics版的YOLOv3 SPP网络结构，如果不了解的可以参考之前的视频，YOLO系列网络详解。如果将YOLOv4和原始的YOLOv3相比效果确实有很大的提升，但和Ultralytics版的YOLOv3 SPP相比提升确实不大，但毕竟Ultralytics的YOLOv3 SPP以及YOLOv5都没有发表过正式的文章，所以不太好讲。所以今天还是先简单聊聊Alexey Bochkovskiy的YOLOv4。

https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/123229946?spm=1001.2014.3001.5501

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YoloV5

https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/123594351?spm=1001.2014.3001.5501

FCOS：

在之前讲的一些目标检测网络中，比如Faster RCNN系列、SSD、YOLOv2~v5（注意YOLOv1不包括在内）都是基于Anchor进行预测的。即先在原图上生成一堆密密麻麻的Anchor Boxes，然后网络基于这些Anchor去预测它们的类别、中心点偏移量以及宽高缩放因子得到网络预测输出的目标，最后通过NMS即可得到最终预测目标。那基于Anchor的网络存在哪些问题呢，在FCOS论文的Introduction中，作者总结了四点：

检测器的性能和Anchor的size以及aspect ratio相关，比如在RetinaNet中改变Anchor（论文中说这是个超参数hyper-parameters）能够产生约4%的AP变化。换句话说，Anchor要设置的合适才行。
一般Anchor的size和aspect ratio都是固定的，所以很难处理那些形状变化很大的目标（比如一本书横着放w远大于h，竖着放h远大于w，斜着放w可能等于h，很难设计出合适的Anchor）。而且迁移到其他任务中时，如果新的数据集目标和预训练数据集中的目标形状差异很大，一般需要重新设计Anchor。
为了达到更高的召回率（查全率），一般需要在图片中生成非常密集的Anchor Boxes尽可能保证每个目标都会有Anchor Boxes和它相交。比如说在FPN（Feature Pyramid Network）中会生成超过18万个Anchor Boxes（以输入图片最小边长800为例），那么在训练时绝大部分的Anchor Boxes都会被分为负样本，这样会导致正负样本极度不均。下图是我随手画的样例，红色的矩形框都是负样本，黄色的矩形框是正样本。
Anchor的引入使得网络在训练过程中更加的繁琐，因为匹配正负样本时需要计算每个Anchor Boxes和每个GT BBoxes之间的IoU。