来源：投稿 作者：LSC

编辑：学姐

目录

1.特点

2.数据集

2.1 VOCS数据集

2.2 COCO数据集

3.评价指标

3.1 GroundTruth

3.2 IOU(交并比，Intersection over Union)

3.3 基本指标

3.4 AP与mAp

3.5 案例演示

4. 脑图，上述总结

5. 算法发展总览

6. 传统目标检测流程

6.1

6.2传统区域选择

6.3 传统特征提取

7 基于深度学习的检测算法

7.1 基于anchor划分

7.2一阶段和两阶段

7.3 NMS

8.anchor-base算法结构

8.1算法结构图

8.2主干网络(backbone)

8.3感受野

8.4 Neck部分

8.5 Head部分

8.6 脑图总结

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目标检测问题是识别图片中有哪些物体并且找到物体的存在位置。

1.特点

• 目标种类与数量繁多问题

• 目标尺度不均问题

• 遮挡、噪声等外部环境干扰

2.数据集

2.1 VOCS数据集

PASCAL VOC挑战赛(The PASCAL Visual Object Classes)是一个世界级的计算机视觉挑战赛。

4大类，20小类

VOC2007: 9936图片/24640目标

VOC2012: 23080图片/54900目标

2.2 COCO数据集

起源于微软2014年出资标注的MS COCO数据库，全称是Microsoft Common Objects in Context

• 包含20万个图像

• 80个类别

• 超过50万个目标标注

• 平均每个图像的目标数为7.2

3.评价指标

3.1 GroundTruth

目标检测的ground truth是指: 类别+真实边界框坐标(x,y,w,h)

假设上图尺寸为1000*800px

3.2 IOU(交并比，Intersection over Union)

生成的预测框会很多，首先过滤掉低类别置信度的检测结果，再使用IoU作为边界框正确性的度量指标。

3.3 基本指标

预测结果中的正样本就是有画框的地方，负样本就是没有框的地方(一般是背景)。

3.4 AP与mAp

• Precision 准确率/查准率

• Recall 召回率/查全率

• AP(Average Precision) 用11点法、近似面积法求得

• mean AP: 每个类别所得到AP的均值

mean与average

• mean 算数平均

• average 包含其他的度量标准

• Average P: P值需要设计度量规则让它均衡

• mean AP: AP够均衡了，直接mean即可

AP计算方法: 11点法

R = [0, 0.1, 0.2, 0.3.....,0.7, 0.8, 0.9, 1]

P = [1, 0.666, 0.4285, 0.4285, ....., 0, 0, 0]

3.5 案例演示

(1)根据IoU划分TP&FP

(2)按置信度的从大到小，计算P值和R值

(3)绘制P-R曲线，进行AP计算

多个与GT重叠的候选框均符合条件时，选取IoU最高的为TP，其余均为FP。

AP 计算方法: 面积法

12年后开始使用面积法

AP可以解释为P-R曲线的近似AUC(面积)

修正PR曲线为单调递减，进行AP计算

4. 脑图，上述总结

5. 算法发展总览

时间线梳理

6. 传统目标检测流程

6.1

• 区域选择: 通常采用滑动窗口方法

• 特征提取: 采用SIFT、HOG等

• 分类器: 采用SVM、Adaboost等机器学习算法

6.2传统区域选择

滑动窗口法

• 是一种暴力搜索，随机设计一个窗口，让它在图片上滑动，随机搜索区域。

• 特点: 任务相对独立，需要人工设计尺寸，大量冗余操作，定位不准确。

CNN更有效

特点: 权值共享、减少滑动窗口的冗余，定位不准

6.3 传统特征提取

特征提取

颜色特征: 颜色分布直方图

形状特征: SIFT、HoG

纹理特征: 反复出现的局部模式

边缘特征: canny、sobel

7 基于深度学习的检测算法

7.1 基于anchor划分

anchor base和anchor free

什么是anchor

anchor-base是自顶向下的

anchor-free是自底向上的

anchor-free算法是free掉的是anchor的预设过程

• anchor box用ratio + scale描述:

• feature Map的点来决定位置

• scale来表示目标的大小

• aspect ratio来表示目标的形状

7.2一阶段和两阶段

two stage算法流程

one stage算法流程

常见的two-stage算法

经典发展线: RCNN->SPP Net->Fast R-CNN->Faster R-CNN

其他: Cascade R-CNN、 Guided Anchoring

常见one-stage算法

YOLO系列: YOLO v1-v5

SSD系列: SSD、DSSS、 FSSD

其他经典: RefineDet

https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection

7.3 NMS

非极大值抑制(Non-maximum suppression, NMS)

设定目标框的置信度阈值，常用的阈值是0.5左右

根据置信度降序排列候选框列表

选取置信度最高的框A添到输出列表，将其从候选框列表中删除

候选框列表中的所有框依次与A计算IoU，删除大于阈值的候选框

重复上述过程，直到候选框列表为空，返回输出列表

8.anchor-base算法结构

8.1算法结构图

8.2主干网络(backbone)

用于进行特征提取，生成特征图供后面的网络使用

常见: VGG、ResNet、darknet

网络越来越深:

(1)网络越深非线性表达能力越强

(2)网络越深，越深层次的特征对于图像最初的变化越不敏感，鲁棒性越好，参数多，网络越“聪明”，泛化能力强

8.3感受野

(1)定义:

卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在原始图像上映射的区域大小。

(2)理论感受野的计算

k: kernel size

p: padding size

s: stride size

n: feature map size为n*n

r: 感受野的size为r*r

J: feature map上前进1步相当于输入图像上前进个多少像素

(3)实际感受野的表现

8.4 Neck部分

放在backbone和head之间的，为了更好的利用backbone提取的特征。

FPN(Feature Pyramid Network, 特征金字塔网络)

8.5 Head部分

检测头

利用特征图进行最终目标检测的结构

8.6 脑图总结

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