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一. 目标检测是什么？

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域中的一项重要任务，它主要有两个任务，一是识别，二是定位。识别是确定图像中存在哪些目标，这些目标是我们分类的。定位是指确定边界框(Bounding Box，有时候也叫 Ground Truth Bound)的位置。

二. 目标检测的常见算法

  深度学习目标检测方法可以分为Anchor-based（锚框法）和 Anchor-Free（无锚框），其中 Anchor-based 可以分为 one-stage 和 two-stage 两种。
算法时间线：

two-stage

 Two-stage 检测包括两个阶段： 1. 生成 可能包含目标的候选区域(Region Proposals) 2. 分类和回归。
 第一阶段是通过 Region Proposal Network (RPN） 生成一系列 Region Proposals 。例如，在 Faster R-CNN 中，RPN 会滑动窗口，结合特征图，预测每个位置的边界框和目标得分，从而筛选出一些候选区域。
 第二阶段（分类与回归）就是将第一阶段生成的Region Proposals 送入分类器(classifier)和回归器(Regressor)。分类器对候选区域进行分类，判断其属于哪个类别；回归器对region proposals 进行微调，使其更准确地框住目标，也就是更接近 Ground Truth。

One-stage

  ones-stage 是直接在特征图上进行目标检测，不需要先生成 Region Proposals ，同时完成分类和边界框回归任务。例如，YOLO（You Only Look Once）算法会在特征图的每个位置直接预测目标类别和边界框，不需要先生成候选区域再进行后续处理。
 常见的 two-stage 目标检测的算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN等。two-stage 的有：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD、RetinaNet 等。

1. R-CNN系列

R-CNN 系列主要包括 R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN，下面一一介绍。

1）R-CNN

R-CNN 原文PDF链接

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是R-CNN系列中的第一个算法，由Ross Girshick在2014年提出，在PASCAL VOC目标检测竞赛中获得冠军。R-CNN的基本思想是通过选择性搜索 （Selective Search） 在图像中生成一系列候选区，然后送入CNN特征提取，并使用SVM分类器对每个区域进行类别判断。最后，使用回归器修正候选区域的位置。
R-CNN 可以总结成四步：
1. Extract region proposals(selective search)
2. Extract Features (CNN)
3. Classification (SVM)
4. Regression (Bounding Box Regression)

选择性搜索 Selective Search

SS原文PDF链接

selective search 和核心思想为：图像分割，然后合并相似区域，生成候选框，目的是为了得到较接近真实目标的 regional proposals。
主要算法为：Hierarchical Grouping Algorithm（层次组合算法）Diversification Strategies（多样性策略）。

1. Hierarchical Grouping：一张图像中包含的信息非常丰富，图像中的物体有不同的形状、尺寸、颜色、纹理，而且物体间还有层次（hierarchical）关系，并且不同物体之间也存在层次关系，在合并的时候主要考虑物体的层次关系。
2. Diversification Strategies：区分物体的策略应该是多样的，可以是物体的颜色，也可以是纹理等，这就需要充分考虑图像物体的多样性（diversity），由此提出了多样性策略，详情可见原文。
   

非极大抑制 Non-Maximum Suppression（NMS）

在目标检测任务中，通常会有多个边界框与同一个目标物体的实际位置重叠。这些边界框可能有不同的大小、位置和置信度（即模型预测该边界框包含目标物体的概率）。如果不进行处理，就会在同一个目标上得到多个检测结果，导致冗余。
非极大值抑制是在从一系列候选区域中筛选出最佳的检测结果，去除多余的边界框，保留最佳的检测框。顾名思义，就是抑制不是最佳的，保留下来最佳的（检测框）。

非极大值抑制的主要工作流程如下：

1. 置信度排序：首先根据检测到的边界框的置信度进行排序，选择置信度最高的边界框作为参考框。
2. 计算交并比 IoU(Intersection over Union)。
   $$IoU=\frac{area(A)\bigcap area(B)}{area(A)\bigcup area(B)}$$

A为候选框，B为对象的真实边界。IoU 能反映预测的预测值和真实值的相关程度，IoU越大，表示预测的越好。

3. 抑制：如果某个边界框与候选框的 IoU 超过预设的阈值（例如 0.5），则认为这两个边界框检测到的是同一个目标，抑制该边界框（即从候选列表中移除）。
4. 迭代：从剩余的边界框中选择置信度最高的作为新的参考框，重复步骤 2 和 3，直到所有边界框都被处理。
NMS 前后对比图如下：

非极大值抑制，就是从若干候选框中找出最佳的那个，这可以有效地减少冗余的检测结果，保留最佳的检测框。这样可以提高目标检测的精度，减少误检和漏检。

再来回顾一下 R-CNN的结构：

SPP-Net (SPP: Spatial Pyramid Pooling)

SPP_Net原论文链接
由于SPP-Net 算法上的优化在后来的算法，如 fast R-CNN，faster R-CNN，以及YOLO系列产品上均有体现，在介绍 其他算法之前，这里先介绍一下 SPP-Net。

SPP-Net是2015年由Kaiming He, Jian Sun等提出的。我们知道R-CNN有处理速度、输入图像灵活性以及特征提取效率问题。SPP-Net就是用于解决这些问题的。

1. 加速特征提取
   R-CNN与SPP-Net对比：
   

在 R-CNN 中，每个候选区域（Region Proposal）都需要单独提取特征。具体来说，R-CNN 会对每个区域提议进行尺寸归一化（通常是缩放到 227x227），然后通过 CNN 网络逐个计算特征。
SPP-Net 是先对整个图像进行卷积操作，只需要提取一次全图的特征，而不是每个候选区域都重复卷积计算。然后，在最后的卷积层上使用空间金字塔池化（SPP），在不同大小的候选区域上应用池化操作，以获得定长的特征向量。这一改进大幅减少了冗余的计算，使得整个过程显著加快

2. 允许输入任意尺寸的图像
   R-CNN 要求所有输入的regional proposals 都必须被缩放到固定的尺寸，这种强制压缩会导致图像失真，特别是对于大小不一的目标对象。
   SPP-Net 关键在于使用空间金字塔池化层（SPP），它可以将不同尺寸的输入区域池化到相同的输出大小（论文中用了 1x1、2x2、4x4 尺度的SPP，这也能捕获多尺度的信息）。这样一来， SPP-Net 可以直接处理任意大小的输入图像和候选区域，无需强制压缩，这样可以更好地保留图像的细节信息。
   

2） Fast R-CNN

Fast R-CNN 原文链接
Fast R-CNN 将整个图像作为输入，使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，然后将特征映射到候选区域。这样，Fast R-CNN可以共享卷积层的计算，大大提高了检测速度。同时，Fast R-CNN还引入了ROI Pooling，使得不同尺寸的regional proposals 都有相同的特征输出。

ROI (Region of Interest) Pooling

ROI Pooling是将regional proposal 分割成 nm 块，对每块提取最大值，这样，不管输出框多大，输出都是 nm 个值，ROI Pooling 是SPP的一个特例。
ROI Pooling 过程如下：
对于一张输入的图像，先取 Regional Proposal (大黑框)，再分割 2*2 个 pooling sections，对每个section 取 max pooling，得到output。

Output：

3）Faster R-CNN

Faster R-CNN 原文链接
Faster R-CNN是作者Ross Girshick继Fast R-CNN后的又一力作。同样使用VGG16 为 backbone，推理速度在GPU上达到5FPS(包括候选区域的生成)，准确率也有进一步的提升。在2015年的ILSVRC以及COCO竞赛中获得多个项目的第一名。
特点：比Fast R-CNN 更快、精度更高。Fast R-CNN 还是用 selective search 获得 regional proposals，这一算法复杂度高，而 Faster R-CNN引入了区域建议网络（Region Proposal Network, RPN），替代选择性搜索。RPN 是一个轻量级的网络，可以直接在特征图上生成regional proposals，大大减少了生成regional proposals的时间。

2.YOLO 系列（You Only Look Once）

未完待续

参考文章或博客：
Dive Into Deep Learning
深度学习之目标检测Fast-RCNN模型算法流程详解说明（超详细理论篇）
理解 Selective Search
万字长文解析：计算机视觉领域的目标检测与图像分割
ROI (Region of interest pooling) Pooling 层详解
R-CNN系列