1 介紹

目標檢測，也稱為物體檢測，是計算機視覺領域一個非常重要的應用。它的核心任務是在一張圖片中識別出所有感興趣的物體，并確定它們的位置。

這個任務比簡單的圖片分類要復雜得多，因為它需要處理以下兩個問題：

1. 識別多個物體：一張圖片可能包含多個不同的物體（比如多只貓、多只狗、甚至貓和狗同時出現）。目標檢測需要識別出所有這些物體。
2. 定位物體位置：僅僅識別出物體還不夠，它還需要用一個邊界框（Bounding Box） 把每個物體圈出來，從而確定它們在圖片中的具體位置。

特征	圖片分類（Image Classification）	目標檢測（Object Detection）
任務	判斷一張圖片的主體內容屬于哪個類別。	識別圖片中所有感興趣的物體，并確定它們的類別和位置。
關注點	整體圖像，通常假設圖片中只有一個主體物體。	多個物體，即使它們屬于同一類別。
輸出	一個類別標簽（例如：“狗”）。	多個物體的類別標簽 和 它們對應的位置信息（邊界框）。
舉例	一張圖片中有只狗，分類任務是判斷這張圖片是“狗”。	一張圖片中有兩只狗和一只貓，目標檢測任務是識別出“狗1”、“狗2”、“貓1”，并用邊界框標出它們各自的位置。

1.1 實際應用

目標檢測在現實世界中有非常廣泛的應用，以下是幾個典型例子：

• 自動駕駛：這是目標檢測一個非常重要的應用。自動駕駛汽車需要實時識別周圍的車輛、行人、交通信號燈和路標等，以確保安全行駛。
• 智能零售/無人售貨：系統可以自動識別顧客從貨架上拿走了哪些商品，從而實現無人收銀。
• 安防監控：識別可疑人員、遺留物品或車輛，并進行跟蹤。
• 工業質檢：識別產品上的缺陷或瑕疵。

1.2 邊界框

**邊界框（Bounding Box）**是目標檢測中用來表示物體位置的核心概念。它是一個方框，通常用來粗略地圈出圖片中的一個物體。

一個邊界框可以用四個數字來定義，主要有兩種常用的表示方法：

1. 左上角和右下角坐標：
   $$(x_{top\_left},y_{top\_left},x_{bottom\_right},y_{bottom\_right})$$

   • 優點：直觀，可以直接確定框的對角線。

2. 左上角坐標、寬度和高度：
   $$(x_{top\_left},y_{top\_left},w,h)$$

   • 優點：在某些計算中更方便，例如縮放或大小調整。

1.3 數據集

目標檢測任務的數據集與圖片分類有顯著不同，因為其標注成本更高。

• 工作量大：每張圖片可能包含多個物體，每個物體都需要單獨標注。如果一張圖片平均有 5 個物體，標注工作量至少是圖片分類的 5 倍。
• 需要畫框：標注者需要用鼠標拖動來畫出每個物體的邊界框，這比簡單地選擇一個類別標簽要耗時得多。

由于標注成本高昂，目標檢測的數據集通常比圖片分類的數據集小。

一張圖片可能對應多個物體和類別，數據不能像圖片分類那樣簡單地按類別存放在子文件夾中。通常，標注信息會存放在一個單獨的文件中，比如一個文本文件或 CSV 文件。

• 格式舉例：每一行代表圖片中的一個物體，包含以下信息：
  • 文件名
  • 物體類別
  • 邊界框的四個坐標值

COCO (Common Objects in Context) 是目標檢測領域一個非常重要和廣泛使用的大型數據集，它的地位類似于圖片分類中的 ImageNet。

• 特點：
  • 包含 80 個日常生活中常見的物體類別（如人、車輛、交通燈、飛機、日常用品等），類別數遠少于 ImageNet 的 1000 類。
  • 包含約 33 萬張圖片，標注了超過 150 萬個物體。
• 用途：
  • 由于其規模和多樣性，COCO 數據集被廣泛用于學術研究和模型性能評估。

2 錨框

由于直接預測邊界框（Bounding Box） 的四個坐標值難度較大，基于錨框的算法提供了一種更有效的方法。

2.1 什么是錨框

錨框，也叫 Anchor Box，是目標檢測算法預先生成的一系列候選框。算法會先在圖片中生成大量的錨框，然后對每個錨框進行兩項預測：

1. 分類：判斷這個錨框內是否包含感興趣的物體（例如：狗、貓），或者只包含背景。
2. 回歸：如果錨框內有物體，則預測這個錨框需要進行多大的平移和縮放才能與真實的邊界框（Ground Truth Bounding Box） 完全重合。

通過這種方法，算法不再是直接從零開始預測邊界框的坐標，而是基于預設的錨框進行微調，這大大簡化了預測任務。

基于錨框的算法需要進行兩次預測：

• 第一次預測（分類）：預測每個錨框是否包含某個物體，以及屬于哪一類。
• 第二次預測（回歸）：預測每個錨框到真實邊界框的偏移量。

這與目標檢測需要預測類別和位置的任務相吻合。

2.2 交并比

為了評估錨框與真實邊界框的相似度，我們使用一個稱為 IOU（Intersection over Union） 的指標。

IOU（交并比）是衡量兩個框重疊程度的指標，其值在 0 到 1 之間：

• IOU = 0：兩個框完全沒有重疊。
• IOU = 1：兩個框完全重合。
• IOU 的值越接近 1，表示兩個框的相似度越高。

IOU 的計算方法非常直觀：
$$IOU(A,B)=面積(A\cup B)面積(A\cap B)$$
其中：

• A 和 B 代表兩個框。
• A∩B 是兩個框的交集面積（重疊部分）。
• A∪B 是兩個框的并集面積（兩個框的總面積減去重疊面積）。

IOU 本質上是雅可比指數（Jaccard Index） 在邊界框上的應用。如果我們將每個框看作一個像素集合，IOU 就是兩個集合的交集大小除以它們的并集大小。

2.3 分配標簽

在訓練模型時，我們需要為每個錨框分配一個“標簽”，告訴模型這個錨框應該預測什么。

一個簡單的分配策略是：

1. 為每個真實邊界框（Ground Truth Bounding Box），找到與之 IOU 值最大的那個錨框。將這個錨框標記為正樣本，并將其與該真實邊界框關聯起來。
2. 在剩下的錨框中，找到那些與任意一個真實邊界框的 IOU 值大于某個閾值（比如 0.5）的錨框。這些錨框也標記為正樣本。
3. 所有不屬于上述兩類的錨框都被標記為負樣本（即只包含背景）。

注意點：

• 一張圖片可能會生成成千上萬個錨框，但真實邊界框通常只有十幾個。因此，絕大多數錨框都是負類樣本。
• 為錨框分配標簽是一個動態過程，每次讀入一張圖片時都需要重新計算，因為錨框的位置是預設的，而真實邊界框的位置是根據圖片內容而變化的。

2.4 非極大值抑制

由于算法會為每個錨框生成一個預測結果，最終的輸出會包含大量重疊且相似的預測框。NMS（Non-Maximum Suppression）的作用是去除冗余的預測框，得到一個干凈、最終的預測結果。

NMS 的基本思想是保留那些置信度最高的預測框，并抑制（移除）那些與它高度重疊的低置信度預測框。

NMS 算法步驟：

1. 篩選：從所有預測框中，篩選出那些置信度（即預測物體類別概率）大于某個閾值的非背景類預測框。
2. 排序：將這些預測框按置信度從高到低排序。
3. 迭代：
   • 選取置信度最高的預測框作為最終預測。
   • 移除（抑制）所有與該預測框 IOU 值大于某個閾值（例如 0.5）的其他預測框。
   • 從剩余的預測框中，重復上述步驟，直到沒有更多的預測框。

這個過程將確保最終輸出的預測框是不重疊且置信度最高的。

3 經典目標檢測網絡

3.1 R-CNN

R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) 是目標檢測領域一個里程碑式的工作，它首次將深度學習引入目標檢測。

3.1.1 R-CNN (原始版本)

• 核心思想：這是一個“兩階段（two-stage）”算法，先生成候選區域，再對每個區域進行分類和回歸。
• 流程：
  1. 區域建議（Region Proposal）：使用一種傳統的啟發式算法（如 Selective Search）在圖像中生成數千個錨框（候選區域）。
  2. 特征提取：將每個錨框中的內容裁剪并縮放成固定大小，然后輸入到一個預訓練的 CNN 模型（如 VGG, AlexNet）中提取特征。
  3. 分類和回歸：
     • 使用 SVM 分類器對提取的特征進行分類（判斷是哪一類物體或背景）。
     • 使用一個線性回歸模型預測邊界框的偏移量，對錨框進行微調。
• 關鍵技術：ROI Pooling
  • 為了處理不同大小的錨框，R-CNN 引入了 ROI (Region of Interest) Pooling。
  • ROI Pooling 的作用是將任意大小的區域池化（pooling）成固定大小的輸出（例如 7x7），這使得所有錨框的特征可以被送入到后續的全連接層。
  • 方法：將 ROI 區域均勻地劃分為 NxN 網格，然后在每個網格中執行最大池化，得到一個固定大小的特征圖。

• 缺點：計算成本高。因為要對每個候選框都單獨進行一次 CNN 特征提取，一張圖片可能需要重復處理上千次。

3.1.2 Fast R-CNN

• 核心思想：為了解決 R-CNN 的速度問題，Fast R-CNN 提出了只對整張圖片進行一次 CNN 特征提取。
• 改進流程：
  1. 對整張圖片進行 CNN 特征提取，得到一個完整的特征圖（Feature Map）。
  2. 仍然使用 Selective Search 生成錨框。
  3. 將這些錨框映射到第一步生成的特征圖上。
  4. 使用 ROI Pooling 從特征圖上提取每個錨框的特征向量。
  5. 將特征向量送入全連接層，進行分類（使用 Softmax）和邊界框回歸。
• 優點：大幅提升速度，因為 CNN 特征提取只進行了一次。

3.1.3 Faster R-CNN

• 核心思想：進一步加速，用神經網絡取代傳統的 Selective Search。
• 改進流程：
  1. 引入一個名為 RPN (Region Proposal Network) 的小型神經網絡來自動生成高質量的錨框。
  2. RPN 本身是一個簡化的目標檢測器，它接收 CNN 的特征圖作為輸入，并預測哪些區域可能包含物體，同時預測這些區域的邊界框偏移量。
  3. NMS 被用來去除 RPN 生成的冗余錨框。
  4. 這些由 RPN 生成的錨框作為 Fast R-CNN 的輸入，進行后續的分類和回歸。
• 優點：速度再次提升，且完全端到端（end-to-end），不再依賴外部算法。Faster R-CNN 在精度上表現優異，但速度仍然相對較慢。

3.1.4 Mask R-CNN

• 核心思想：在 Faster R-CNN 的基礎上，增加了一個實例分割（Instance Segmentation）分支，可以預測每個物體的像素級掩碼（mask）。
• 關鍵技術：ROI Align
  • 為了實現像素級別的預測，Mask R-CNN 提出了 ROI Align 來替代 ROI Pooling。
  • ROI Pooling 在劃分區域和取整時會產生舍入誤差，導致特征圖和原圖的像素對齊不精確，這對邊界框回歸影響不大，但會嚴重影響像素級分割的精度。
  • ROI Align 采用雙線性插值（bilinear interpolation）來精確地從特征圖中獲取像素值，避免了舍入誤差，從而提高了像素級預測的準確性。
• 應用：常用于需要高精度和像素級信息的場景，如自動駕駛。

3.2 單階段檢測器：SSD 和 YOLO

與 R-CNN 系列的“兩階段”不同，單階段（Single-stage） 檢測器直接從 CNN 的輸出中預測邊界框和類別，無需單獨的區域建議網絡。

3.2.1 SSD (Single Shot Detection)

• 核心思想：通過一個神經網絡直接完成所有預測，并且利用多尺度特征圖來提升效果。
• 流程：
  1. 使用 CNN 提取特征，在不同層級的特征圖上進行預測。
  2. 在每個特征圖的每個像素上生成多個不同尺寸和長寬比的錨框。
  3. 對每個錨框同時預測其類別和邊界框偏移量。
• 優點：速度非常快，因為它只進行一次前向傳播。
• 缺點：精度相對較低，尤其對小物體檢測效果不佳。

3.2.2 YOLO (You Only Look Once)

• 核心思想：將目標檢測問題看作一個回歸問題，只看一遍圖片就完成所有預測。
• 與 SSD 的區別：
  • 劃分網格：YOLO 將圖片均勻地劃分為 SxS 的網格，每個網格負責預測位于其中心點的物體。
  • 錨框生成：每個網格只會生成固定數量的錨框（例如 B 個），而不是像 SSD 那樣對每個像素都生成錨框。這大大減少了錨框總數和計算量。
• 演進：YOLO 系列（YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, etc.）持續優化，在保持速度優勢的同時，不斷提升精度。
• 應用：YOLO 系列以其極快的速度和不斷提高的精度，在工業界應用廣泛，特別是在需要實時檢測的場景。

3.3 非錨框（Anchor-free）算法

• 核心思想：這類算法完全放棄使用錨框，直接預測物體的中心點或邊界框的坐標。
• 方法：通常將目標檢測任務轉換為像素級別的預測，例如，對每個像素預測它是否是某個物體的中心點，以及該物體邊界框的大小和偏移量。
• 優勢：由于不需要處理大量的錨框，這類算法的流程更簡單，計算更高效，并且有望在未來超越基于錨框的算法。
• 代表：CenterNet, FCOS 等。

算法家族	優點	缺點	典型應用
R-CNN 系列	精度高，尤其是 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN。	速度相對較慢，計算成本高。	競賽、需要極高精度的場景，如醫學影像。
SSD / YOLO 系列	速度快，適合實時檢測。	早期版本精度不如 R-CNN 系列。	工業界、實時監控、無人機等。
非錨框算法	流程更簡單，有望超越傳統方法。	相對較新，還在發展中。	學術研究，未來發展方向。