目标检测CNN系列
机器视觉中的目标检测算法综述
机器视觉中的目标检测算法综述随着人工智能技术的迅速发展，机器视觉在各个领域中扮演着重要的角色。
目标检测是机器视觉中的核心问题之一，它是指通过计算机对图像或视频中的目标进行自动识别和定位。
目标检测广泛应用于安防监控、自动驾驶、人脸识别等领域。
本文将对目标检测算法进行综述，介绍常见的目标检测算法并分析其特点和应用。
一、基于传统图像处理的目标检测算法1. Haar特征与级联分类器Haar特征是一种基于图像灰度值计算得到的特征，它通过计算不同位置和大小的矩形区域的灰度和来描述图像的特征。
级联分类器结合了多个强分类器，并采用AdaBoost算法来提高分类器的准确性。
这种方法具有较高的检测精度和较快的速度，但对目标的旋转和尺度变化较为敏感。
2. HOG特征与支持向量机HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征是一种基于图像梯度信息提取的特征，它可以有效地描述目标的外观。
支持向量机（SVM）是一种经典的机器学习算法，通过构造超平面来进行分类。
HOG特征与支持向量机的结合可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。
二、基于深度学习的目标检测算法1. R-CNN系列算法R-CNN（Regions with Convolutional Neural Networks）算法是深度学习在目标检测领域的首次应用。
它通过候选区域的提取和CNN特征的计算来实现目标检测。
R-CNN系列算法包括Selective Search、Fast R-CNN和Faster R-CNN。
这些算法在准确性和鲁棒性方面取得了显著提升，但计算复杂度较高。
2. YOLO系列算法YOLO（You Only Look Once）算法是一种实时目标检测算法，它将目标检测问题看作一个回归问题，直接输出目标的位置和类别信息。
与R-CNN系列算法相比，YOLO算法具有更快的速度和更低的计算复杂度。
不过，YOLO算法在检测小目标和目标重叠时的表现较差。
列举三个目标检测算法
列举三个目标检测算法目标检测算法是计算机视觉领域的一项重要研究课题，其目的是识别图像或视频中存在的特定目标并标注其位置。
下面将介绍三种常见的目标检测算法：RCNN、YOLO和SSD。
一、RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks）RCNN是目标检测领域的经典算法之一，其主要思想是先通过选择性搜索算法生成一系列候选框，再利用卷积神经网络（CNN）对每个候选框进行分类和位置回归。
RCNN的流程包括四个步骤：1）在输入图像上运行选择性搜索算法，得到一些候选框；2）对每个候选框进行裁剪和尺寸调整，使其适应CNN的输入要求；3）将裁剪后的候选框输入预训练好的CNN模型进行特征提取；4）利用提取到的特征进行分类和位置回归。
RCNN在目标检测任务中取得了较好的效果，但其速度较慢，不适用于实时场景。
二、YOLO（You Only Look Once）YOLO是一种实时目标检测算法，其主要特点是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过一个卷积神经网络直接在输入图像上预测目标的类别和位置。
YOLO的核心思想是将输入图像划分为网格，并在每个网格上预测目标的类别和位置。
相比于RCNN等算法，YOLO具有以下优点：1）速度快，可以实时运行；2）单一模型可以直接预测多个目标；3）对小目标检测效果好。
然而，YOLO也存在一些问题，如对于小目标的检测效果不如其他算法。
三、SSD（Single Shot MultiBox Detector）SSD是一种结合了YOLO和RCNN的目标检测算法，其主要思想是在不同尺度的特征图上预测目标的类别和位置。
与YOLO类似，SSD也将输入图像划分为网格，但不同的是，SSD在每个网格上预测多个不同尺度和长宽比的候选框，并通过卷积操作预测每个候选框的类别和位置。
SSD的优势在于能够检测不同尺度的目标，并保持较高的检测精度。
然而，SSD在处理小目标时仍存在一定的困难。
目标检测算法分类
目标检测算法分类目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要任务是在图像或视频中确定物体的位置和类别。
目标检测算法可以分为两大类：基于传统机器学习的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法。
1. 基于传统机器学习的目标检测算法（1）滑动窗口检测法滑动窗口检测法是一种基于特征提取和分类器分类的方法。
它将不同大小的窗口移动到图像中，并使用分类器对每个窗口进行分类来确定物体的位置和类别。
该方法需要从图像中提取特征，常用的特征包括Haar、HOG、LBP等。
（2）视觉词袋模型视觉词袋模型是一种基于局部特征描述符构建视觉词汇表并使用SVM 分类器进行分类的方法。
该方法首先对图像进行分割，然后提取每个区域内的局部特征描述符，并通过聚类得到一组视觉词汇表。
最后使用SVM分类器对每个区域进行分类。
2. 基于深度学习的目标检测算法（1）R-CNN系列算法R-CNN系列算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它采用两个阶段的方法：首先使用Selective Search等方法提取候选框，然后对每个候选框进行分类和回归。
该方法主要包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN三个版本。
（2）YOLO系列算法YOLO系列算法是一种基于深度学习的端到端目标检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，并使用单个神经网络同时预测物体的类别和位置。
该算法具有速度快、精度高等优点，主要包括YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3三个版本。
（3）SSD系列算法SSD系列算法是一种基于深度学习的目标检测算法，它使用多层特征图进行物体分类和位置预测，并通过多尺度预测来提高检测精度。
该方法具有速度快、精度高等优点，主要包括SSD和MS-SSD两个版本。
总之，在目标检测领域中，基于传统机器学习的方法逐渐被基于深度学习的方法所替代。
未来随着计算机硬件性能的提升以及深度学习技术的不断发展，目标检测算法将会更加精确、快速和实用化。
目标检测参考文献
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别和定位图像中的目标物体。
近年来，随着深度学习方法的发展，目标检测取得了显著的进展。
以下是一些经典的目标检测参考文献及其相关内容。
1.R-CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection 这是目标检测中的经典方法之一，引入了区域提议网络（Region Proposal Network）的概念，通过生成候选目标区域来提高检测的效果。
该方法通过使用卷积神经网络提取图像特征，并使用支持向量机对提取的特征进行分类和定位。
2.Faster R-CNN: Towards real-time object detection with regionproposal networks Faster R-CNN是R-CNN的改进版本，引入了一种称为Region Proposal Network（RPN）的网络模块，用于生成候选目标区域。
相比于R-CNN，Faster R-CNN在保持准确性的同时大幅提升了检测速度。
3.You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection YOLO是一种实时目标检测方法，通过将目标检测问题转化为回归问题，并在单个神经网络中同时进行目标分类和定位，实现了快速准确的物体检测。
该方法在速度上具有显著优势，但在检测小物体和密集目标方面仍有改进空间。
4.Single Shot MultiBox Detector SSD是另一种实时目标检测方法，采用了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network）和多尺度预测的策略，能够在不同尺度下同时检测目标。
SSD在准确性和速度方面取得了良好的平衡，成为目标检测领域的重要方法之一。
5.Mask R-CNN Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上进行改进的方法，不仅可以检测和定位目标，还可以生成目标的语义分割掩码。
目标检测的原理
目标检测的原理目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在从图像或视频中识别和定位出感兴趣的目标。
目标检测可以应用于很多领域，例如自动驾驶、安防监控、智能机器人等。
随着深度学习的兴起，基于深度学习的目标检测方法取得了巨大的进展，取代了以前的传统方法。
本文将介绍目标检测的原理及常用方法。
一、目标检测的定义与挑战目标检测任务可以被定义为：给定一张图像或一段视频，通过算法自动找到并识别其中的目标物体，并给出物体的位置和类别。
目标检测是在目标识别的基础上进行的，区别在于目标检测需要确定目标的位置，而目标识别只需要确定目标的类别。
目标检测的挑战主要有以下几个方面：1. 视觉变化的挑战：物体在图像中的外观会受到光照条件、姿态、尺度变化等多种因素的影响，使得目标的外观表现出较大的变化。
2. 遮挡和遮蔽的挑战：目标可能被其他物体部分或完全遮挡，甚至在某些情况下，目标被不同类型的物体或背景完全遮挡，使得目标检测变得更加困难。
3. 尺度变化的挑战：目标物体在图像中的大小不固定，可能存在小目标和大目标的检测问题。
4. 实时性的挑战：某些应用场景需要目标检测算法在实时性的要求下运行，如无人驾驶中的行人检测。
5. 多目标检测的挑战：一张图像中可能存在多个目标，需要识别和定位它们，并正确分类。
以上挑战使得目标检测成为一个相当具有挑战性的问题，而解决这些问题需要考虑到目标检测方法的准确性、鲁棒性和效率等方面。
二、目标检测的一般流程目标检测的一般流程可以分为以下几个步骤：1. 图像预处理：首先对图像进行预处理，包括图像的缩放、裁剪、归一化等操作，以便后续的处理。
2. 目标候选框生成：通过不同的方法生成一组目标候选框，这些候选框可能包含图像中的目标。
3. 候选框分类：对于生成的目标候选框，使用分类器来判断每个候选框中是否包含目标。
4. 候选框优化：对于分类为目标的候选框，需要进行精细化的优化，包括边界框回归和非极大值抑制等操作。
目标检测RCNN系列讲解.pptx
3
背景知识
目标检测
目标检测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，姿态不定，而且可以出现在图 片的任何地方，并且物体还可以是多个类别。
4 04
背景知识
图像识别（classification）： 输入：图片 输出：物体的类别 评估方法：准确率。
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R-CNN
步骤五：使用回归器精细修正候选框位置：对于每一个类，训练一个线性回归模型去 判定这个框是否框得完美
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R-CNN
R-CNN存在的问题
1、基于R-CNN目标检测算法只能输入固定尺寸的图片，样本输入受限 2、经人工处理过的图片，易降低网络识别检测精度 3、R-CNN需对各候选区域进行一次卷积操作，计算量大，耗时长
基于R-CNN的系列目标检测算法
R-CNN, SPP NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN
组员：
1
CONTENTS
目 录
01 背景知识
02 RCNN 03 SPP NET 04 Fast R-CNN 05 Faster R-CNN
06 实例展示
2
01 PART ONE
背景知识
人工图片处理样例
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03 PART THREE
SPP NET
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SPP NET
在R-CNN的第一步中，对原始图片通过Selective Search提取的候选框多达2000个左右，而 这2000个候选框每个框都需要进行CNN提特征+SVM分类，计算量很大，导致R-CNN检测 速度很慢，一张图都需要47s。 而且，基于R-CNN目标检测算法只能输入固定尺寸的图片，样本输入受限，使用很不方便。 那么如何改进呢？SPP-NET的出现恰好解决了这些问题。 SPP-Net（Spatial Pyramid Pooling）是何凯明2014年提出的方法，通过解决传统CNN无 法处理不同尺寸输入的问题对同年的R-CNN算法做改进，实验结果表明SPP方法比R-CNN快 了近100倍 从算法架构上，SPP-Net与R-CNN相似：通过Selective Search获取候选区域，最后也是使 用SVM做分类。 但不再将每个候选区域过一次CNN，而是将原始图过一次CNN，在CNN的全连接层前添加 新提出的SPP层，根据候选区域位置crop的图像卷积结果通过SPP层来确保输入全连接层的尺 寸满足要求。最后在全连接层的输出一次性获得所有候选区域的特征向量。
计算机视觉基础知识解析图像识别和目标检测
计算机视觉基础知识解析图像识别和目标检测计算机视觉，是指通过模拟人类视觉系统，使计算机能够对图像或视频进行理解、分析和处理的一门学科。
在计算机视觉中，图像识别和目标检测是两个重要的研究方向。
本文将对这两个方向进行基础知识的解析，并探讨其在实际应用中的意义。
一、图像识别图像识别是指通过计算机对图像进行分析和理解，从中提取出一些有用的信息，并将图像分为不同的类别。
图像识别有广泛的应用，比如人脸识别、车辆识别、物体识别等。
下面将介绍图像识别中常用的算法和技术。
1. 特征提取特征提取是图像识别的基础步骤，它将图像中的各种特征进行提取和描述。
常用的特征包括边缘、纹理、颜色、形状等。
通过提取这些特征，可以有效地表示图像，并用于后续的分类和识别。
2. 分类模型分类模型是图像识别中的关键部分，它用于将提取出的特征映射到不同的类别。
常用的分类模型包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
这些模型通过学习一系列的样本数据，从而能够对新的图像进行分类。
3. 目标检测目标检测是图像识别的一个扩展问题，它不仅需要对图像进行分类，还需要在图像中精确定位目标的位置。
目标检测常用的方法包括滑动窗口法、区域提议法、深度学习等。
这些方法可以有效地定位和识别图像中的目标。
二、目标检测目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它不仅需要识别图像中的目标，还需要确定目标在图像中的位置。
目标检测有着广泛的应用，比如智能驾驶、安防监控、人机交互等。
下面将介绍目标检测中常用的算法和技术。
1. R-CNN系列算法R-CNN系列算法是目标检测中的经典方法，它采用了区域建议和深度学习技术相结合的方式。
这些算法将图像分为多个区域，然后对每个区域进行分类和定位。
R-CNN系列算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
2. 单阶段检测器单阶段检测器是目标检测中的近期研究热点，它通过在一个网络中同时进行目标分类和位置回归，从而实现目标的快速检测。
目标检测模型架构
目标检测模型有很多不同的架构，以下是一些常见的架构：
1. Faster R-CNN模型框架由多卷积层（conv layers）、区域候选网络（region proposal networks）、感兴趣区域池化层（RoI pooling layer）和分类全连接网络（classification full-connected networks）4部分组成。
2. YOLO系列模型，如YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5，都是基于单一网络结构的目标检测模型。
它们将目标检测视为回归问题，同时预测物体的边界框和类别。
3. SSD模型（Single Shot MultiBox Detector）是一种单次多框检测器，它在单一的网络层上预测边界框和类别。
与YOLO不同，SSD在多个特征层上预测边界框。
4. RetinaNet模型是一个单阶段的物体检测器，它将检测任务分解为两个子任务：中心性任务（负责预测是否包含物体）和偏置性任务（负责预测物体的边界框和类别）。
5. Mask R-CNN模型在Faster R-CNN的基础上，添加了一个用于目标分割的分支，可以同时进行目标检测和分割。
以上只是目标检测模型的一部分架构，还有许多其他的架构和方法。
在实际应用中，选择哪种架构取决于具体的需求和场景。
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深度学习与神经网络
大约二三十年前，neural network曾经是ML领域特别火热的一 个方向，后来由于容易过拟合，难以微调参数等慢慢淡出，直到Hinton 提出了一个实际可行的deep learning框架。 Deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。 deep learning采用了神经网络相似的分层结构，系统由包括输入层 、隐层（多层）、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接， 同一层以及跨层节点之间相互无连接。另一方面，DL采用了与神经网 络很不同的训练机制。神经网络根据当前输出和label之间的差去改变 前面各层的参数，直到收敛（迭代）。而DL使用自下上升非监督学习特征， 分别得到各层的参数，再使用自顶向下的监督学习，通过带标签的数据去训
机器学习与深度学习
机器学习（Machine Learning）是一门专门研究计算机怎样模拟
或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识 构不断改善自身的性能的学科。（阿尔法狗）
一般方法：
应用：图像识别、语音识别、天气预测、基因表达、内容推荐 特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是毋庸置 的。上面步骤中间三步可以概括为特征处理，深度学习即机器自动 处理特征。
深度学习基本思想
一个多层信息处理系统： I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O I 输入， O 输出 ， Si 处理层 理想情况：I=O 信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。调整Si使得I与O 差别尽量小，每一层Si都是原来信息的另一种表示即特征。 于深度学习来说，其思想就是对堆叠多个层，也就是说这 一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，就可以实现对 输入信息进行分级表达了。
卷积神经网络
同一般的深度网络一样，卷积神经网络包括输入层、隐藏层和输出层
（一般采用softmax分类器），其中输入层主要由卷积层和下采样层组成。每 一次利用卷积提取特征基本可以概括为线性变换——非线性变换——下采样三
个阶段。
1、 线性变换：yj = bj + ∑wij*xi *表示卷积， xi-输入特征图，yi-输出特征图，xi与yi之间权值为wij,b为偏置 2、非线性阶段,对卷积阶段得到的特征按照一定的原则进行筛选,即激活函数， 常用的激活函数有sigmod、tanh、softsign和relu函数。 3、下采样即池化（pooling）,用以保留有用特征的同时降低维数，常用的方 法有max pooling和mean polling。
计算输出图像的（2，4）元素=
图像处理中的卷积
当对图像边缘的进行滤波时，核的一部分会位于图像边缘外面。 常用的策略包括： 1）使用常数填充：默认用0填充。 2）复制边缘像素
卷积神经网络
卷积神经网络是人工神经网络的一种，由感知机发展而来，是一 个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立 神经元组成。 特点：通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个 数，局部感受野和权值共享以及时间和空间的亚采样保证某种尺度的位移 尺度、形变不变性。
RCNN系列
作者：Ross Girshick
⊙RCNN（Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）
⊙ SSP(Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition) 提升R-CNN检测的速度24-102倍
深度学习发展
20世纪80年代末期，用于人工神经网络的反向传播算法（也叫Back Propagation算法或者BP算法）的发明，给机器学习带来了希望，掀 起了基于统计模型的机器学习热潮。利用BP算法可以让一个人工神经 网络模型从大量训练样本中学习统计规律。 20世纪90年代，各种各样的浅层机器学习模型相继被提出，例如 支持向量机（SVM，Support Vector Machines）、 Boosting、最大
RCNN系列
⊙ Fast RCNN 比R-CNN更高的检测质量（mAP），不需要在磁盘中存储特征
⊙ Faster RCNN 共享卷积计算结果，利用achors在conv5提取9个候选区域 ⊙ UOLO(You only look once) 45fps 利用整张图作为网络的输入，将一幅图像分成SxS个网格，B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个 confidence值。直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所 属的类别。YOLO对相互靠的很近的物体，还有很小的群体 检测效果不好
熵方法（如LR，Logistic Regression）等。这些模型的结构基本上可
以看成带有一层隐层节点（如SVM、Boosting），或没有隐层节点（LR）。 2006年，Geoffrey Hinton和他的学生在《sicence》发表文章提出 观点 1）多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特 征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；2）深度神经网络 在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（layer-wise pre-training） 有效克服
CVPR 2016 CNN
SSD(Single Shot MultiBox Detector) LocNet: Improving Localization Accuracy for Object Detection ResNet(Deep Residual Learning for Image Recognition) G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector MCNN(Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network)
Hale Waihona Puke CAFFECaffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by the Berkeley Vision and Learning Center (BVLC) and by community contributors. /
练，对各层参数进行微调。
图像处理中的卷积
类似与一种过滤器，卷积核在原矩阵（有n*m个像素的图可以用矩阵表示） 上滑动，求出原矩阵每一个元素卷积后的值，得到一个新的矩阵。 A = [17 23 4 10 11 24 1 5 7 6 13 12 19 18 25 8 14 20 21 2 15 16 22 3 9] h = [8 1 6 3 5 7 4 9 2] h翻=[2 9 4 7 5 3 6 1 8]