深度学习｜目标检测与YOLO算法

一、目标检测

1.1 目标检测概念

目标检测（object detection）是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态不确定，而且可以出现在图片任何地方，同时物体也可是多个类别的。

目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶领域，系统需要通过识别拍摄到的视频图像中车辆、行人、道路和障碍的位置来规划行进路线；在安保领域，系统需要检测异常目标，如歹徒或者危险品。

 目标检测在目标定位基础上进一步开发，其与图片分类、目标定位的主要区别如下：

1.2 目标检测原理

1.2.1 基本原理

目标检测通常采用滑动窗口来进行，即使用一个小窗口，窗口截取到图片上的区域，将该区域输入到卷积神经网络，输出1或0代表该区域内是否有目标，并按照一定的步长滑动窗口，直到遍历整张图片。

这种方法相当于对每个窗口的图片做了一个图片分类，但带来的是低计算成本和高精度难以同时满足的现实问题。

1.2.2 滑动窗口卷积实现

滑动窗口的卷积实现即在卷积层上应用这个算法。首先把神经网络的全连接层转化成卷积层， 全连接层可看作是进行一次卷积操作，但在把全连接层转化成卷积层之后，每个窗口截取到的区域存在共享的部分，将神经网络每层所有窗口共享的部分重叠在一起，相当于将整张图片输入神经网络得到的结果。

所以，不必将图片每个区域分别输入神经网络进行检测，直接将整张图片输入进行卷积操作，神经网络就可以识别出对象的位置。

1.3 目标检测算法改善

1.3.1 交并比

交并比（IoU：Intersection over Union）函数是用于计算两个边界框交集和并集之比，即下图中S(绿色)/S(蓝色+绿色+黄色)的数值，常用来评价目标检测算法的精度。

一般来说，IoU大于等于0.5时说明结果可以接受，即检测结果可接受。如果预测器和实际边界框完美重叠，loU就是1，因为交集就等于并集。通常规定0.5是阈值（threshold），用来判断预测的边界框是否正确，loU越高，边界框越精确。 

1.3.2 非极大值抑制

当目标检测窗口格子划分较小时，会出现同时有几个格子里检测到有目标的情况。即图中的一辆汽车可能被检测到多次：

可以采用非极大值抑制（Non-max suppression）的方法解决此问题。首先比较所有格子输出结果中检测到物体的概率，由大到小排序，保留概率最大的预测框，然后依次与比它小的预测框求交并比，若交并比很大，则说明这两个预测框很有可能检测的是同一个物体，于是把存在物体概率较低的那个预测框抑制掉。

下图显示的是抑制后的结果： 

1.3.3 锚框

目标检测中存在一个问题就是每个格子只能预测一个对象，如果想让一个格子检测出多个对象，就要使用到锚框（Anchor Box）。 

 如上图所示，我们使用3×3的网格，可以观察到人和汽车的几何中心几乎在同一个网格，然而传统方法中一个格子只能预测一个对象，而且对于y输出的向量可以检测这三个类别：人、汽车和摩托车，他将无法输出检测结果，所以我必须从两个检测结果中选择一个，这便影响了模型性能，导致一些对象被丢弃无法检测出来。

而引入锚框后，预先定义两个不同形状的锚框，把预测结果和这两个锚框关联起来：

因此，定义类别标签时用的向量不再是：

而是重复两次：

前面8个是和Anchor box1相关联，后面8个是和Anchor box2相关联。行人一般符合anchor box1形状，所以用Anchor box1来预测行人回达到很好的效果，这么编码𝑝𝑐 = 1，代表有个行人，用𝑏𝑥, 𝑏𝑦, 𝑏ℎ和𝑏𝑤来编码包住行人的边界框，然后用𝑐1, 𝑐2, 𝑐3(𝑐1 = 1, 𝑐2 = 0, 𝑐3 = 0)来说明这个对象是行人。 汽车一般符合Anchor box2形状，所以用Anchor box2来预测汽车会有很好的效果。

1.4 目标检测程序实现

为说明目标检测基本原理，我们通过一个案例加以阐述。假设有如下一张图（左边是一只狗，右边是一只猫），他们共同构成了图像里的两个主要目标，我们需要对这两个目标进行识别并进行标注：

首先导入必要的包和模块：

%matplotlib inline
from PIL import Image
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l

d2l.set_figsize()
img = Image.open('img/catdog.jpg') d2l.plt.imshow(img);
# 加分号只显示图

1.4.1 边界框的实现

在目标检测中，我们使用边界框（bounding box）来描述目标位置。边界框通常是一个矩形框，可以由矩形左上角的(x, y)坐标与右下角的(x, y)坐标确定。我们可以根据图中的坐标信息来定义图中猫和狗的边界框。图中坐标原点在图像左上角，原点往右和往下分别定义为x轴和y轴的正方向：

dog_bbox, cat_bbox = [60, 45, 378, 516], [400, 112, 655, 493]

我们可以在图中将边界框画出来检测其是否准确。我们定义一个辅助函数bbox_to_rect，通过其将边界框表示成matplotlib的边界框格式：

def bbox_to_rect(bbox, color):
    # 将边界框(左上x, 左上y, 右下x, 右下y)格式转换成matplotlib格式: 
    # ((左上x, 左上y), 宽, 高)
    return d2l.plt.Rectangle(
        xy=(bbox[0], bbox[1]), width=bbox[2]-bbox[0], 
        height=bbox[3]-bbox[1], fill=False, edgecolor=color, linewidth=2
        )

我们将边界框加载在图像上：

fig = d2l.plt.imshow(img)
fig.axes.add_patch(bbox_to_rect(dog_bbox, 'blue'))
fig.axes.add_patch(bbox_to_rect(cat_bbox, 'red'))

 从输出结果可看出，猫和狗两个主要目标的轮廓都在边界框内。

1.4.2 锚框的实现

目标检测算法通常会在输入图像中采样大量区域，然后判断这些区域是否包含我们所要检测的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。

不同模型使用的区域采样方法可能不同，若以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框，这些边界框就被称为锚框（anchor box）。

先导入相关包和库：

%matplotlib inline
from PIL import Image
import numpy as np
import math
import torch

import sys sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l

假设输入图像高为h，宽为w。我们分别以图像的每个像素为中心生成不同形状的锚框。设大小为s∈(0,1]且宽高比为r >0，那么锚框的宽和高将分别 为𝑤𝑠𝑟^0.5 和h𝑠𝑟^0.5。当中心位置给定时，已知宽和高的锚框是确定的。

下面我们分别设定好一组大小s1,...,sn和一组宽高比r1,...,rm。如果以每个像素为中心时使用所有的大小与宽高比的组合，输入图像将一共得到 w*h*n*m个锚框。虽然这些锚框可能覆盖了所有的真实边界框，但计算复杂度容易过高。因此，以相同像素为中心的锚框的数量为n+m−1。对于整个输入图像，我们将一共生成w*h(n+m−1)个锚框。

以上生成锚框的方法通过下述的MultiBoxPrior函数实现。当制定输入一组大小和一组宽高比时，该函数将返回输入的所有锚框：

d2l.set_figsize()
img = Image.open('img/catdog.jpg')
w, h = img.size
print("w = %d, h = %d" % (w, h)) # w = 728, h = 561
def MultiBoxPrior(
    feature_map, sizes=[0.75, 0.5, 0.25], ratios=[1, 2, 0.5])
pairs = [] # pair of (size, sqrt(ration))
    for r in ratios:
        pairs.append([sizes[0], math.sqrt(r)])
    for s in sizes[1:]:
        pairs.append([s, math.sqrt(ratios[0])])
    pairs = np.array(pairs)
    ss1 = pairs[:, 0] * pairs[:, 1] # size * sqrt(ration)
    ss2 = pairs[:, 0] / pairs[:, 1] # size / sqrt(ration)
    base_anchors = np.stack([-ss1, -ss2, ss1, ss2], axis=1) / 2
    h, w = feature_map.shape[-2:]
    shifts_x = np.arange(0, w) / w
    shifts_y = np.arange(0, h) / h
    shift_x, shift_y = np.meshgrid(shifts_x, shifts_y)
    shift_x = shift_x.reshape(-1)
    shift_y = shift_y.reshape(-1)

shifts_x和shifts_y是将宽高进行归一化处理然后用meshgrid函数生成一个向量矩阵， 最后reshape成一行向量。

    shifts = np.stack((shift_x, shift_y, shift_x, shift_y), axis=1)
    anchors = shifts.reshape(
              (-1, 1, 4)) + base_anchors.reshape((1, -1, 4))
    return torch.tensor(anchors, dtype=torch.float32).view(1, -1, 4)
X = torch.Tensor(1, 3, h, w) # 构造输入数据
Y = MultiBoxPrior(X, sizes=[0.75, 0.5, 0.25], ratios=[1, 2, 0.5])
Y.shape # torch.Size([1, 2042040, 4])

将reshape之后的向量进行stack操作，之后将得到的shift与原始的base_anchors相加从而自动生成所有的anchor。

下面的例子里 我们访问以(250，250)为中心的第一个锚框。它有4个元素，分别是锚框 左上角的x和y轴坐标和右下角的x和y轴坐标，其中x和y轴的坐标值分别已除 以图像的宽和高，因此值域均为0和1之间。

boxes = Y.reshape((h, w, 5, 4))
boxes[250, 250, 0, :]# * torch.tensor([w, h, w, h],
dtype=torch.float32)

输出如下：

tensor([-0.0316,  0.0706,  0.7184,  0.8206])

为了描绘图像中以某个像素为中心的所有锚框，我们先定义show_bboxes函 数以便在图像上画出多个边界框：

def show_bboxes(axes, bboxes, labels=None, colors=None): 
    def _make_list(obj, default_values=None):
        if obj is None:
            obj = default_values
        elif not isinstance(obj, (list, tuple)):
            obj = [obj]
        return obj
    labels = _make_list(labels)
    colors = _make_list(colors, ['b', 'g', 'r', 'm', 'c'])

为了描绘图像中以某个像素为中心的所有锚框，我们先定义show_bboxes函 数以便在图像上画出多个边界框：

for i, bbox in enumerate(bboxes):
    color = colors[i % len(colors)]
    rect = d2l.bbox_to_rect(bbox.detach().cpu().numpy(), color)#画出边界框
    axes.add_patch(rect)
    if labels and len(labels) > i:
        text_color = 'k' if color == 'w' else 'w'
        axes.text(
                rect.xy[0], rect.xy[1], labels[i],
                va='center', ha='center', fontsize=6, color=text_color,
                bbox=dict(facecolor=color, lw=0)
                )

变量boxes中xx和yy轴的坐标值分别已除以图像的宽和高。在 绘图时，我们需要恢复锚框的原始坐标值，并因此定义了变量bbox_scale，我们可以画出图像中以(250, 250)为中心的所有锚框了。可以看到，大小为 0.75且宽高比为1的锚框较好地覆盖了图像中的狗：

d2l.set_figsize()
fig = d2l.plt.imshow(img)
bbox_scale = torch.tensor([[x, y, w, h]], dtype=torch.float32)
show_bboxes(fig.axes, boxes[250, 250, :, :] * bbox_scale,['s=0.75, r=1', 's=0.75, r=2', 's=0.55,r=0.5', 's=0.5, r=1', 's=0.25, r=1'])

输出如下： 

二、YOLO算法

2.1 YOLO算法简述

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，由Joseph Redmon等人在2015年提出，其最新版本为YOLOv5。

与传统目标检测算法相比，YOLO算法具有以下优点：

1. 速度快：YOLO算法采用全卷积神经网络实现，可以实现实时目标检测；
2. 准确率高：YOLO算法采用单个网络结构，能够同时检测多个目标并获得更准确的边界框；
3. 应用广泛：YOLO算法可处理各种尺寸的物体，不需要对图像进行缩放和裁剪，能够处理任意大小的物体。

YOLO算法的基本思路是将输入图像分割成多个网格，然后对每个网格预测物体的类别和位置。具体来说，YOLO算法采用单个卷积神经网络，在图像的全局信息和局部信息之间进行平衡，并直接预测出每个物体的边界框和类别。

YOLO算法的主要步骤如下：

1. 将输入图像分成S×S个网格；
2. 对于每个网格，预测该网格中是否包含物体，以及该物体的边界框和类别；
3. 计算每个预测边界框与真实边界框之间的损失，更新网络参数；
4. 在测试阶段，将所有预测边界框进行筛选，得到最终的检测结果。

虽然YOLO算法具有很高的速度和准确率，但其也存在一些缺点，如对小物体的检测效果较差，对于密集目标的检测效果也不尽如人意。此外，YOLO算法的训练过程也较为复杂，需要大量的训练数据和计算资源。

2.2 YOLO v1算法

学习该算法前，首先要分清预测阶段与训练阶段。预测阶段是用已经训练好的、现成的网络，去对图片做预测，即做目标检测；训练阶段是利用梯度下降和反向传播来迭代地微调神经元中的权重，并使损失函数最小化，来训练得到一个预测效果更好的模型。

2.2.1 预测阶段

预测阶段使用训练好的卷积神经网络结构如下：

最后输出的7×7×30的张量中，7×7的原因是yolo将输入的图片划分为7×7的网格，每一个网格需要输出的是一个1×30维的信息，所以最后的输出为7×7×30，输出可视化如下图：

YOLO v1是一个单阶段的、端到端的算法，7×7×30的输出包括所有目标的置信度、预测框坐标、类别，上图中以框的粗细代表置信度的高低。 对于每个网格，它都会产生两个预测框，这两个预测框的中心点都落在该网格中，所以YOLO v1最后一共会产生98个预测框。

对于这98个预测框，并不是所有预测框都会被保留，需要进行一系列后处理，将最终结果表现为上图的结果那样。后处理步骤主要包括：置信度过滤（去掉低置信度的预测框）和非极大值抑制（去掉对同一个物体重复检测的预测框）。

首先是置信度过滤，它指的是置信度×每个类别的概率。对于这98个1×20维向量来说，每个向量中同一个位置的值都代表该预测框预测到某种类别的概率，我们可以设定一个阈值，小于这个阈值的全部设为0。

其次是非极大值抑制，当得到的每个预测框对某些种类预测的置信度都比较高时，对于某一种类，我们将该种类所在位置的概率从高到低排，再对排序之后的结果进行非极大值抑制。 

具体步骤为：除去最高概率，剩下的每一个值代表的预测框都与最高值的预测框计算IoU，如果IoU大于我们设定的阈值，我们就认为这两个框检测的是同一个目标，那么就将较低的概率值置0，否则保留。

第一轮比较完成后，除去最高的概率和第二高的概率，剩下概率代表的预测框与第二高的概率的预测框计算IoU，重复上述步骤，直至到达最后一个概率。 

对于每个类别都重复上面步骤，完成所有输出的后处理并可视化在图上，即为目标检测的结果。

2.2.2 训练阶段

在训练阶段，每个网格会产生出两个预测框，我们将与ground truth中IoU较大的预测框作为负责拟合ground truth的框，与ground truth的IoU较小的预测框的置信度越低越好。

然后设计一个损失函数，来使负责拟合ground truth的框作为损失函数的最大组成，另一个框的让它的影响尽量的小。损失函数主要由三大部分、五小部分组成：坐标回归误差（主预测框中心点坐标误差+主预测框宽高误差）+置信度回归误差（主预测框置信度误差+另一预测框置信度误差）+类别预测误差（主预测框分类误差）。

2.2.3 优缺点分析

YOLO v1的优缺点主要如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-763677.html

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