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本周的主题是对象检测(object detection):不但需要检测出物体(image classification),还要能定位出在图片的具体位置(classification with localization),而且要能处理图片中的多个物体(detection)。

 

1. 例子:无人驾驶中确定图片是否有1)行人;2)小汽车;3)摩托车,并用矩形标记出物体在图像中的位置(bx、by、bh、bw),如果三类目标都没有,则标记为4)背景。使用softmax分类这四种情况。这里只考虑每张图片最多有一个目标的情况。输出y = [pc, bx, by, bh, bw, c1, c2, c3]T。其中pc表示图片中是否有目标,c1、c2、c3表示该对象术语哪一类。如果图片中有一辆车,则标签y = [1, bx, by, bh, bw, 0, 1, 0]T;如果图片中没有目标,则标签y = [0, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?]T,问号表示一旦pc为0,其他参数都不重要。

                                                                                                            

  第二个例子是人脸检测,往往我们会需要提取出若干关键点(landmark)(例如眼角、嘴角等)的像素位置,这里我们假设有64个关键点,此时的标签可以设置为 y = [pc, l1x, l1y, l2x, l2y, ..., l64x, l64y]T。pc表示图片中是否有人脸。类似的还有人体检测,也是若干关键点(例如肘关节、肩关节等)。

 

2. 滑动窗口目标检测(sliding windows detection)

  用从小到大不同大小的window去滑动遍历图片的每一部分,送入神经网络看这个区域是否有目标。这种方法的缺点是计算量太大。对于同一个window来说,滑动过程中截取的图片,会有很多共同区域,是不需要重复运算的。所以实际实现的时候(Sermanet et al., 2014, OverFeat: Integrated recognition, localization and detection using convolutional networks),我们是把整张图送给神经网络,最后得到的结果等价于先截取不同部分图片喂给系统,然后把得到结果拼成矩阵。如下图所示,上一行是常规的对14*14*3的图片进行处理,得到1*1*4的结果(对应上一段的例子行人、小汽车、摩托车和背景),下一行是大一些的图片16*16*3,我们不需要把它分割成四个14*14*3的图片分别执行前向传播,而是把它作为一张图片给系统进行计算,其中的公有区域可以共享很多计算,最后得到的2*2*4的结果,每个1*1*4对应一个子图片的结果。

 

3. 确定bouding box的位置

  上一段滑动窗口的方法可以找到目标,但是不能输出最精确的边界框。这一节的内容就是得到更精确的边界框。

  YOLO算法(Redmon et al., 2015, You Only Look Once: Unified real-time object detection):把输入图片分成网格(这里选择了3*3,实际部署的时候会选择更密的网格比如19*19,这些网格之间是没有交集的,是纯纯的切开,不像滑动窗口),然后把这些格子逐一送给神经网络做前向计算(这里的逐一只是表达每个格子单独作用,实际情况是像滑动窗口的卷积实现一样把整张图片送给系统,只计算一次前向传播),每个格子会输出一个8*1的向量(y = [pc, bx, by, bh, bw, c1, c2, c3]T),所以最终输出3*3*8的矩阵。然后再是精细化的把每个网格内的物体拼成一个整体,最终得到精确的边界框。

   每个grid内的bx和by的取值范围是0~1之间,因为中心点必定在当前网格内(否则就属于其他网格),而bh和bw是有可能大于1的(即物体长度或者宽度大于网格边长)。这是一种最方便的参数化方法,论文里有一些更复杂的参数化方法。

  NG推荐读YOLO的论文,友情提示说这篇论文非常难懂,他自己第一次看完全不知道作者在说什么,咨询了好一些资深的研究员,他们也不清楚。

 

 4. 交并比函数(Intersection over union,IoU)

  IoU一方面可以用来评价object detection算法,另一方面也可以作为参数改善算法。具体做法是计算两个边界框(一个是真实值,一个是预测值)交集和并集面积的比值。一般约定俗成的标准是0.5(这个值并没有什么理论依据,只是习惯,NG说也看到人设成更严格的0.6、0.7,但很少看到有人设到0.5以下),即IoU≥0.5,就说检测正确。如果预测完美等同于真实值,则 IoU=1。

 

 5. 非极大值抑制(Non-max suppression)

  算法可能会对同一个对象作出多次检测,非极大值抑制的目的是保证算法对每个对象只检测一次。

  如果只检测一个目标,具体做法是:

    1)每个边界框都会给检测出物体的概率,丢掉所有概率低于某个阈值(比如0.6)的边界框。

    2)选出剩下边界框中最大概率那个并高亮,对于剩下的边界框,只要它和最大概率边界框的IoU小于某个阈值(比如0.5),则它就会被抑制(变暗)。重复执行这一步,直到遍历完所有的边界框。

    3)这时候图上所有的边界框要么被高亮,要么变暗,可以直接扔掉变暗的边界框,只留下被高亮的,这些就是我们的预测结果。

  如果是检测多个目标,比如三个,则把上述流程针对不同的目标重复三遍。

 

6. Anchor boxes

   目的是让一个格子可以检测出多个对象。具体做法是引入人手工设计的模型(这里叫anchor boxes),比如行人就对应瘦高的竖着的矩形,汽车就对应矮胖的躺着的矩形。这时,标签y被拓展成16*1的向量,每个格子可以被标记出两个物体(标签的前八个元素对应anchor box 1,后八个对应anchor box 2)。这种做法有效的原因就是让目标检测更有针对性。

 

  该算法没办法处理以下几种情况:1)如果只有两个anchor box,却有三类物体;2)如果两个物体分到同一个格子,并且它们的anchor box也是一样的。不过幸运的是这两种情况出现的概率不大,尤其是当我们把格子分得很细(比如19*19)。一般anchor box是手工设计的,可以选择5个甚至10个不同的anchor box,覆盖更多的不同的形状。更高阶的版本是用k-means算法选择anchor box。

 

7. Region proposal (候选区域) 

  NG说region proposal的想法在目标检测领域也很有影响力,但是他自己相对用的比较少。

  R-CNN(Girshik et. al., 2013. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.),意思是带区域(regions)的卷积网络,它尝试选出一些区域,在这些区域上运行卷机网络分类器是有意义的。具体做法是先用一个分割算法(segmentation algorithm),先找出可能2000多个色块(blob),然后在这2000多个色块上放置边界框并跑分类器,这样要处理的区域会少很多。

  Fast R-CNN(Girshik, 2015. Fast R-CNN),用卷积的方式实现sliding window,并对所有候选区域执行分类计算。但得到候选区域的聚类算法依旧很慢。

  Faster R-CNN(Ren et. al., 2016. Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.),用卷积神经网络找候选区域。

  NG说R-CNN的加速版本还是比YOLO慢得多。R-CNN需要两步:先找候选区域,再检测特征。相比之下,能够一步做完的YOLO是长远看来更有希望的方向。NG说这只是他一家之言。

  

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/7911800.html