目标检测算法分类：

1、两步走的目标检测：先找出候选的一些区域，再对区域进行调整分类

                                      代表：R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN

2、端到端的目标检测：采用一个网络一步到位，输入图片，输出有哪些物体，物体在什么位置

                                       代表：YOLO、SSD

目标检测的任务：

分类原理：

        如下是一张CNN组成图，输入一张图片，经过其中卷积、激活、池化相关层，最后加入全连接层达到分类概率的效果。

 分类的损失与优化：

        在训练的时候需要计算每个样本的损失，那么CNN做分类的时候使用softmax函数计算结果，损失为交叉熵损失

         对于目标检测来说不仅仅是分类这样简单的一个图片输出一个结果，而且还需要输出图片中目标的位置信息，所以从分类到检测，如下图标记了过程：

检测的任务：

分类：

        N个类别

        输入：图片

        输出：类别标签

        评估指标：Accuracy

定位：

        N个类别

        输入：图片

        输出：物体的位置坐标

        主要评估指标：IOU

        其中我们得出来的(x,y,w,h)有一个专业的名词，叫做bounding box(bbox) 

物体位置：

x,y,w,h:x,y：物体的中心点位置，以及中心点距离物体两边的长款

xmin,ymin,xmax,ymax：物体位置的左上角、右下角坐标

目标定位的简单实现思路：

        在分类的时候我们直接输出各个类别的概率，如果加上定位的话，我们可以考虑在 网络的最后输出加上位置信息。（增加一段全连接输出4个位置，做损失计算）

回归位置：

增加一个全连接层，即为FC1、FC2

FC1：作为类别的输出

FC2：作为这个物体位置数值的输出

         假设有10个类别，输出[p1,p2,p3,...,p10]，然后输出这一个对象的四个位置信息[x,y,w,h]。同理要知道网络输出什么，如果衡量整个网络的损失

        对于分类的概率，还是使用交叉熵损失

        位置信息具体的数值，可使用MSE均方误差损失（L2损失）

如下所示：

两种Bounding box名称：

在目标检测当中，对bbox主要由两种类别。

        Ground-truth bounding box：图片当中真实标记的框

        Predicted bounding box：预测的时候标记的框

一般在目标检测当中，我们预测的框可能有多个，真实框也有很多个。

目标检测-Overfeat模型

滑动窗口：

目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。

        为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，使用不同大小和宽高比的窗口

 注：这样就编程每张子图偏输出类别以及位置，变成分类问题。

但是滑动窗口需要初始设定一个固定大小的窗口，这就遇到了一个问题，有些物体适应框不一样

         所以需要提前设定K个窗口，每个窗口滑动提取M个，总共K*M个图片，通常会直接将图像变形转换成固定大小的图像，变形图像块被输入CNN分类器中，提取特征后，我们使用一些分类器识别类别和该边界框的另一个线性回归器。

Overfeat模型总结：

        这种方法类似一种暴力穷举的方法，会消耗大量的计算力量，并且由于窗口大小问题可能会造成效果不佳，但是提供了一种解决目标检测问题的思路。

R-CNN：

        不使用暴力方法，而是用候选区域方法（region propasal method），创建目标检测的区域改变了图像领域实现五团体检测模型思路，R-CNN是以深度神经网络为基础的物体检测的模型。

（但是对于多个目标的情况，就不能以固定个数输出物体的位置值）

 步骤（以AlexNet网络为基准）

1、找出图片中可能存在目标的候选区域region proposal

2、将候选区域调整为适应AlexNet网络的输入图像的大小227*227，通过CNN对候选区域提取特征向量，2000个建议框的CNN特征组合成网络Alex*Net最终输出：2000*4096维矩阵

3、将2000*4096维特征经过SVM分类器（20种分类，SVM是二分类器，则有20个SVM），获得2000*20种类别矩阵。

4、分别对2000*20维矩阵中进行非极大值抑制（NMS:non-maximum suppression）提出重叠建议框，得到与目标物体最高的一些建议框

5、修正bbox，对bbox做回归微调

CNN网络提取特征：

在候选区域的基础上提取出更高级、更抽象的特征，这些高级特征是作为下一步的分类器、回归的输入数据。

 提取这些特征将会保存在磁盘中（这些提取的特征才是真正的要训练的数据）

特征向量训练分类器SVM：

1、假设一张图片的2000个候选区域，那么提取出来的就是2000*4096这样的特征向量（R-CNN当中默认CNN层输出4096特征向量）

2、R-CNN选用SVM进行二分类。假设检测20个分类，那么会提供20个不同类别的SVM分类器，每个分类器都会对2000个候选区域的特征向量分别判断一次，这样得出[2000,20]的得分矩阵，如下图所示

每个SVM分类器做的事情，判断2000个候选区域是某类别，还是背景

非极大抑制（NMS）：

目的：筛选候选区域，目标是一个物体只保留一个最优的框，来抑制那些冗余的候选框

迭代过程：

1、对于所有的2000个候选区域得分进行概率筛选，0.5

2、剩余的候选框

                假设图片真实物体个数为2（N），筛选之后候选框为5（P），计算N中每个物体位置与所有P的交并比loU计算，得到P中每个候选框对应loU最高的N中一个

                如下图，A，C候选框对应左边车辆，B，D，E对应右边车辆

 

 假如现在滑动窗口有：A、B、C、D、E5个候选框

        第一轮：对于右边车辆，假设B是得分最高的，与B的loU>0.5删除。现在与B计算loU，DE结果>0.5，剔除DE，B作为一个预测结果。

        第二轮：对于左边车辆，AC中，A的得分最高，与A计算loU，C的结果>0.5，剔除C，A作为一个结果

最终结果为在这个5个中检测出了两个目标为A和B

SS算法得到的物体位置已经固定了，但是我们筛选出的位置不一定就真的特别准确，需要对A和B进行最后的修正

修正候选区域：

        那么通过非最大一直筛选出来的候选框就不一定非常准确怎么办？R-CNN提供了这样的方法，建立了一个bbox regressor

        回归用于筛选候选区域，使之回归于ground-truth，默认认为这两个框之间是线性关系，因为在最后筛选出来的候选区域和ground-truth很接近了。

修正过程（线性回归）

 

 

IoU交并比：

 IoU（交并比）

        两个区域的重叠程度overlap：候选区域和标定区域的IoU值

 通常Correct：类别正确且IoU>0.5

平均精确率：

训练样本的标记：候选框（如RCNN2000个）标记

        1、每个ground-truth box有着最高的IoU的anchor标记为正样本

        2、剩下的anchor/anchors与任何ground-truth box的IoU大于0.7记为正样本，IoU小于0.3，记为负样本

        定义：多个分类任务的AP的平均值

                mAP=所有类别的AP之和/类别约总个数

                注：PR曲线，而AP就是这个曲线下的面积（ROC与AUC）

方法步骤：

        1、对于其中一个类别C，首先将算法输出的所有C类别的预测框，按预测的分数confidence排序（RCNN中就是SVM的输出分数）

        2、设定不同的k值，选择top k个预测框，计算FP和TP，计算Precision和AP

        3、将得到的N个类别的AP取平均，即得到AP；AP是针对单一类别的，mAP是将所有类别的AP求和，再取平均

首先回顾精确率和召回率：

        左边一整个矩行中的表示ground truth之中为1的（即为正确的）数据

        右边一整个矩行中的数表示ground truh之中为0的数据

        精度precision的计算是用检测正确的数据个数/总的检测个数

 

 RCNN的缺点：

1、训练阶段多：步骤繁琐：微调网络+训练SVM+训练边框回归器

2、训练耗时：占用磁盘空间大：5000张图像产生几百G的特征文件（VOC数据集的检测结果，因为SVM的存在）

3、处理速度慢：使用GPU，VGG16模型处理一张图像需要47s

4、图像形状变化：候选区要经过crop/warp进行固定大小，无法保证图片变形

SPPNet：

SPPNet主要存在两点改进地方，提出了SPP层

        减少卷积计算

 

 映射：

        原始图片经过CNN变成feature map，原始图片通过选择性搜索（SS）得到了候选区域（Region of Interest），现在需要将基于原始图片的候选区域映射到feature map中特征向量。映射过程图参考如下：

 整个映射过程有具体的公式，如下

假设(x',y')(x',y')表示特征图上的坐标点，坐标点(x,y)表示原输入图片上的点，那么他们之间有如下转换关系，这种映射关心与网络结构有关：(x,y)=(S*x',S*y')，即

左上角的点：x'=[x/S]+1

右下角的点：x'=[x/S]-1

其中S就是CNN中所有的strides的乘机，包含了池化、卷积的stride。

Fast R-CNN：

改进地方：提出一个Rol pooling，然后整合整个模型，把CNN、Rolpooling、分类器、bbox回归几个模块整个一起训练

 步骤：

1、首先将整个图片输入到一个基础卷积网络，得到整张图的fearure map

2、将选择性搜索算法的结果region proposal（Rol）映射到feature map中

3、Rol pooling layer提取一个固定长度的特征向量，每个特征会输入到一系列全连接层，得到一个Rol特征向量（此步骤是对每一个候选区域都会进行同样的操作）

        其中一个是传统softmax层进行分类，输出类别有K个类别加上“背景”类

        另一个是bounding box regressor

Rol pooling：

        首先Rol pooling只是一个简单版本的SPP，目的是为了减少计算时间并得出固定长度的向量。

 Rol池使用最大池化将任何有效的Rol区域内的特征转换成具有H*W的固定空间范围的小feature map，其中H和W是超参数它们独立于任何特定的Rol。

R-CNN、SPPNet、Fast R-CNN效果对比：

 

 

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