各位老铁们好，相信很多人对计算机视觉——典型的目标检测算法(YOLOv1算法)(七)都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于计算机视觉——典型的目标检测算法(YOLOv1算法)(七)以及数字目标检测算法的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

【嵌牛导读】目标检测在现实中的应用很广泛，我们需要检测数字图像中的物体位置以及类别，它需要我们构建一个模型，模型的输入一张图片，模型的输出需要圈出图片中所有物体的位置以及物体所属的类别。在深度学习浪潮到来之前，目标检测精度的进步十分缓慢，靠传统依靠手工特征的方法来提高精度已是相当困难的事。而ImageNet分类大赛出现的卷积神经网络（CNN）——AlexNet所展现的强大性能，吸引着学者们将CNN迁移到了其他的任务，这也包括着目标检测任务，近年来，出现了很多目标检测算法。

【嵌牛鼻子】计算机视觉

【嵌牛提问】如何理解目标检测算法——OverFeat

【嵌牛正文】

一、深度学习的典型目标检测算法

深度学习目标检测算法主要分为双阶段检测算法和单阶段检测算法，如图1所示。

双阶段目标检测算法先对图像提取候选框，然后基于候选区域做二次修正得到检测结果，检测精度较高，但检测速度较慢;单阶段目标验测算法直接对图像进行计算生成检测结果，检测速度快,但检测精度低。

1、双阶段目标检测算法

双阶段目标检测方法主要通过选择性搜索（Selective Search）或者Edge Boxes等算法对输入图像选取可能包含检测目标的候选区域（Region Proposal），再对候选区域进行分类和位置回归以得到检测结果。

1.1 OverFeat算法

《OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》

Sermanet 等改进AlexNet提出 OverFeat算法。该算法结合AlexNet通过多尺度滑动窗口实现特征提取功能，并且共享特征提取层，应用于图像分类、定位和目标检测等任务。

关键技术：

1、FCN（全卷积神经网络）

对于一个各层参数结构都设计好的网络模型，要求输入图片的尺寸是固定的（例如，Alexnet要求输入图片的尺寸为227px*227px）。如果输入一张500*500的图片，希望模型仍然可以一直前向传导，即一个已经设计完毕的网络，可以输入任意大小的图片，这就是FCN。

FCN的思想在于：

1、从卷积层到全连接层，看成是对一整张图片的卷积层运算。

2、从全连接层到全连接层，看成是采用1*1大小的卷积核，进行卷积层运算。

如上图所示，绿色部分代表卷积核大小。假设一个CNN模型，其输入图片大小是14*14，通过第一层卷积后得到10*10大小的图片，然后接着通过池化得到了5*5大小的图片。像但是对于像素值为5*5的图片到像素值为1*1的图片的过程中：

（1）传统的CNN：如果从以前的角度进行理解的话，那么这个过程就是全连接层，我们会把这个5*5大小的图片，展平成为一维向量进行计算。

（2）FCN：FCN并不是把5*5的图片展平成一维向量再进行计算，而是直接采用5*5的卷积核，对一整张图片进行卷积运算。

二者本质上是相同的，只是角度不同，FCN把这个过程当成了对一整张特征图进行卷积，同样，后面的全连接层也是把它当做是以1*1大小的卷积核进行卷积运算。

当输入一张任意大小的图片，就需要利用以上所述的网络，例如输入一张像素为16*16的图片：

根据上图，该网络最后的输出是一张2*2的图片。可见采用FCN网络可以输入任意大小的图片。同时需要注意的是网络最后输出的图片大小不在是一个1*1大小的图片，而是一个与输入图片大小息息相关的一张图片。

Overfeat就是把采用FCN的思想把全连接层看成了卷积层，在网络测试阶段可以输入任意大小的图片。

2、offset max-pooling

简单起见，不用二维的图像作为例子，而是采用一维作为示例：

如上图所示，在X轴上有20个神经元，并且选择池化size=3的非重叠池化，那么根据之前所学的方法应该是：对上面的20个神经元，从1位置开始进行分组，每3个连续的神经元为一组，然后计算每组的最大值(最大池化)，19、20号神经元将被丢弃，如下图所示：

或者可以在20号神经元后面，添加一个数值为0的神经元编号21，与19、20成为一组，这样可以分成7组:[1,2,3]，[4,5,6]……,

[16,17,18],[19,20,21]，最后计算每组的最大值。

如果只分6组，除了以1作为初始位置进行连续组合之外，也可以从位置2或者3开始进行组合。也就是说其实有3种池化组合方法：

A、△=0分组:[1,2,3]，[4,5,6]……,[16,17,18]；

B、△=1分组:[2,3,4]，[5,6,7]……,[17,18,19]；

C、△=2分组:[3,4,5]，[6,7,8]……,[18,19,20]；

对应图片如下：

以往的CNN中，一般只用△=0的情况，得到池化结果后，就送入了下一层。但是该文献的方法是，把上面的△=0、△=1、△=2的三种组合方式的池化结果，分别送入网络的下一层。这样的话，网络在最后输出的时候，就会出现3种预测结果了。

前面所述是一维的情况，如果是2维图片的话，那么(△x,△y)就会有9种取值情况(3*3)；如果我们在做图片分类的时候，在网络的某一个池化层加入了这种offset池化方法，然后把这9种池化结果，分别送入后面的网络层，最后的图片分类输出结果就可以得到9个预测结果(每个类别都可以得到9种概率值，然后我们对每个类别的9种概率，取其最大值，做为此类别的预测概率值)。

算法原理：

文献中的算法，就是把这两种思想结合起来，形成了文献最后测试阶段的算法。

1、论文的网络架构与训练阶段

(1)网络架构

对于网络的结构，文献给出了两个版本——快速版、精确版，一个精度比较高但速度慢；另外一个精度虽然低但是速度快。下面是高精度版本的网络结构表相关参数：

表格参数说明：

网络输入：图片大小为221px*221px；

网络结构方面基本上和AlexNet相同，使用了ReLU激活，最大池化。不同之处在于：(a)作者没有使用局部响应归一化层；(b)然后也没有采用重叠池化的方法；(c)在第一层卷积层，stride作者是选择了2，这个与AlexNet不同（AlexNet选择的跨步是4，在网络中，如果stride选择比较大得话，虽然可以减少网络层数，提高速度，但是却会降低精度）。

需要注意的是把f7这一层，看成是卷积核大小为5*5的卷积层，总之就是需要把网络看成前面所述的FCN模型，去除了全连接层的概念，因为在测试阶段可不是仅仅输入221*221这样大小的图片，在测试阶段要输入各种大小的图片，具体请看后面测试阶段的讲解。

(2)网络训练

训练输入：对于每张原图片为256*256，然后进行随机裁剪为221*221的大小作为CNN输入，进行训练。

优化求解参数设置：训练的min-batchs选择128，权重初始化选择高斯分布的随机初始化：

然后采用随机梯度下降法，进行优化更新，动量项参数大小选择0.6，L2权重衰减系数大小选择10-5次方。学习率初始化值为0.05，根据迭代次数的增加，每隔几十次的迭代后，就把学习率的大小减小一半。

然后就是DropOut，这个只有在最后的两个全连接层，才采用dropout，dropout比率选择0.5。

2、网络测试阶段

在Alexnet的文献中，预测方法是输入一张图片256*256，然后进行multi-view裁剪，也就是从图片的四个角进行裁剪，还有就是一图片的中心进行裁剪，这样可以裁剪到5张224*224的图片。然后把原图片水平翻转一下，再用同样的方式进行裁剪，又可以裁剪到5张图片。把这10张图片作为输入，分别进行预测分类，在后在softmax的最后一层，求取个各类的总概率，求取平均值。

然而Alexnet这种预测方法存在两个问题：

一方面这样的裁剪方式，把图片的很多区域都给忽略了，这样的裁剪方式，刚好把图片物体的一部分给裁剪掉了；

另一方面，裁剪窗口重叠存在很多冗余的计算，像上面要分别把10张图片送入网络，可见测试阶段的计算量还是较大的。

Overfeat算法：

训练完上面所说的网络之后，在测试阶段不再是用一张221*221大小的图片了作为网络的输入，而是用了6张大小都不相同的图片，也就是所谓的多尺度输入预测，如下表格所示：

当网络前向传导到layer 5的时候，就利用了前面所述的FCN、offset pooling这两种思想的相结合。现以输入一张图片为例(6张图片的计算方法都相同)，讲解layer 5后面的整体过程，具体流程示意图如下：

步骤一：

对于某个尺度的图片，经过前五层的卷积后得到特征图。上图中特征图的分辨率是20x23，256个通道。

步骤二：

对于该特征图，重复多次使用非重叠的池化，每次池化的偏置不同，有行偏置和列偏置。上图中偏置池化3次，偏置分别为为(0,1,2)。这就是offset pooling，也被称为fine stride。offset pooling得到的特征图的维度为6x7x3x3xD，其中6x7是特征图的分辨率，3x3是偏置池化的次数，D是通道数。上图中是以1维显示的。

步骤三：

池化后得到的特征图将被送入分类器。

步骤四：

分类器的输入是的5x5xD，输出是C(类别数)维向量。但是offset pooling后得到的特征图并不是5x5xD，比如上图中的特征图大小为6x7xD，因此分类器以滑动窗口的方式应用在特征图上，每个滑动窗口经过分类器输出一个C维向量。比如上图中输入的6x7xD的特征图最终得到2x3xC的输出，其中2x3是滑动窗口的个数。

步骤五：

而2x3xC只是一组偏置池化的输出，总的输出为2x3x3x3xC，将输出的张量reshape，得到6x9xC输出张量。最终输出分类张量为3d张量，即两个分辨率维度 x C维。

然后需要在后面把它们拉成一维向量，这样在一个尺度上，可以得到一个C*N个预测值矩阵，每一列就表示图片属于某一类别的概率值，并且求取每一列的最大值，作为本尺度的每个类别的概率值。

最后一共用了6种不同尺度(文献使用了12张，另外6张是水平翻转的图片)进行做预测，然后把这六种尺度结果再做一个平均，作为最最后的结果。

从上面过程可以看到整个网络分成两部分：layer 1~5这五层称之为特征提取层；layer 6~output称之为分类层。

六、定位任务

用于定位任务的时候，就把分类层(上面的layer 6~output)给重新设计一下，把分类改成回归问题，然后在各种不同尺度上训练预测物体的bounding box。

【嵌牛导读】目标检测在现实中的应用很广泛，我们需要检测数字图像中的物体位置以及类别，它需要我们构建一个模型，模型的输入一张图片，模型的输出需要圈出图片中所有物体的位置以及物体所属的类别。在深度学习浪潮到来之前，目标检测精度的进步十分缓慢，靠传统依靠手工特征的方法来提高精度已是相当困难的事。而ImageNet分类大赛出现的卷积神经网络（CNN）——AlexNet所展现的强大性能，吸引着学者们将CNN迁移到了其他的任务，这也包括着目标检测任务，近年来，出现了很多目标检测算法。

【嵌牛鼻子】计算机视觉

【嵌牛提问】如何理解目标检测算法——YOLOv1

【嵌牛正文】

原文链接：blog.csdn.net/qq_29893385/article/details/81177912

1、YOLOv1基本思想

YOLO的核心思想就是将目标边框定位问题转化为回归问题，利用整张图作为网络输入，直接在输出层回归bounding box（边界框）的位置和bounding box所属的类别。YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。

简单说一下YOLOv1的检测步骤：

(1)给个一个输入图像，首先将图像划分成7* 7的网格。

(2)对于每个网格，每个网格预测2个bouding box（每个box包含5个预测量）以及20个类别概率，总共输出7×7×（2*5+20）=1470个tensor

(3)根据上一步可以预测出7* 7* 2= 98个目标窗口，然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口，再由NMS去除冗余窗口即可。

总结：YOLO的CNN网络将输入的图片分割成的网格，每个单元格会预测 B个边界框（bounding box）、边界框的置信度（confidence score）以及C个类别概率值，最终预测值为大小的张量。bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为Pr(Object)×IOU    ,其中Pr(Object)∈{0,1}.

2.YOLOv1网络结构

YOLOv1网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构，包含24个卷积层和2个全连接层。不同的是，YOLO未使用inception module，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。

YOLOv1网络在最后使用全连接层进行类别输出，因此全连接层的输出维度是 S×S×(B×5+C)S×S×(B×5+C)。

YOLOv1网络比VGG16快(浮点数少于VGG的1/3),准确率稍差。

缺馅:

输入尺寸固定：由于输出层为全连接层，因此在检测时，YOLO训练模型只支持与训练图像相同的输入分辨率。其它分辨率需要缩放成该分辨率.

占比较小的目标检测效果不好.虽然每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择只选择IOU最高的bounding box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。

3.YOLOv1损失函数

YOLO全部使用了均方和误差作为loss函数.由三部分组成:坐标误差、IOU误差和分类误差。

简单相加时还要考虑每种loss的贡献率,YOLO给coordErr设置权重λcoord=5λcoord=5.在计算IOU误差时，包含物体的格子与不包含物体的格子，二者的IOU误差对网络loss的贡献值是不同的。若采用相同的权值，那么不包含物体的格子的confidence值近似为0，变相放大了包含物体的格子的confidence误差在计算网络参数梯度时的影响。为解决这个问题，YOLO使用λnoobj=0.5λnoobj=0.5修正iouErr。（此处的‘包含’是指存在一个物体，它的中心坐标落入到格子内）。对于相等的误差值，大物体误差对检测的影响应小于小物体误差对检测的影响。这是因为，相同的位置偏差占大物体的比例远小于同等偏差占小物体的比例。YOLO将物体大小的信息项（w和h）进行求平方根来改进这个问题，但并不能完全解决这个问题。

综上，YOLO在训练过程中Loss计算如下式所示：

其中有宝盖帽子符号(x^,y^,w^,h^,C^,p^x^,y^,w^,h^,C^,p^)为预测值,无帽子的为训练标记值。1objij1ijobj表示物体落入格子i的第j个bbox内.如果某个单元格中没有目标,则不对分类误差进行反向传播;B个bbox中与GT具有最高IoU的一个进行坐标误差的反向传播,其余不进行.

4.训练过程

1）预训练。使用 ImageNet 1000类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个average池化层+1个全连接层。训练图像分辨率resize到224x224。

2）用步骤1）得到的前20个卷积层网络参数来初始化YOLO模型前20个卷积层的网络参数，然后用 VOC 20类标注数据进行YOLO模型训练。检测通常需要有细密纹理的视觉信息,所以为提高图像精度，在训练检测模型时，将输入图像分辨率从224× 224 resize到448x448。

训练时B个bbox的ground truth设置成一样的.

5.YOLOv1优缺点

最后有必要总结一下YOLO的优缺点。首先是优点，YOLO采用一个CNN网络来实现检测，是单管道策略，其训练与预测都是end-to-end，所以YOLO算法比较简洁且速度快（这是最大的优点）。第二点由于YOLO是对整张图片做卷积，所以其在检测目标有更大的视野，它不容易对背景误判。另外，YOLO的泛化能力强，在做迁移时，模型鲁棒性高。

最后不得不谈一下YOLO的缺点，首先YOLO各个单元格仅仅预测两个边界框，而且属于一个类别。对于小物体，YOLO的表现会不如人意。另外YOLO对于在物体的宽高比方面泛化率低，就是无法定位不寻常比例的物体。当然YOLO的定位不准确也是很大的问题。

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