深度学习中目标检测Object Detection的基础概念及常用方法
作者：互联网
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What is detection?
detection的任务就是classification+localization
cs231n 课程截图
从左到右：语义分割semantic segmentation，图片分类classification，目标检测detection，实例分割instance segmentation
关键术语
ROI Region Of Interest 感兴趣区域，通常可以理解成图片中可能是物体的区域。 输入图片可以预先做一些标记找到候选框 proposal
- bounding box 在localization任务里的概念， 即给出物体在图片中的定位区域
- 一般表示为 (top, left, bottom, right) or (left, top, right, bottom). (left, top)为bbox左上角的坐标，(right, bottom)为右下角的坐标
IoU Intersection of Union 定义两个bbox的重叠程度 = (A交B) / (A并B) ，用于评价算法结果和人工标注(ground-truth)的差别
方法
two stage
将问题分两个阶段解决：首先从原图选出一系列候选框(object proposal)作为图中各个物体可能的bbox；然后将这些候选框输入到网络中，得出框的分类结果(多分类，是哪一类物体or背景?)和框的回归结果(坐标定位的准确值)
R-CNN
在第一阶段使用selective search这类region proposal method来得出一系列proposal；阶段二将每个region proposal分别输入到CNN网络中，提取出特征向量，然后交给SVM分类器。
因为是将proposal分别输入到网络，也就是针对各个region进行分类和回归，因此称为Region-based CNN
局限在于涉及很多重复计算（选出来的region很可能一大部分都是互相重叠的）；而且selective research的效率不高
Fast R-CNN
在阶段二，针对R-CNN将每个proposal分别输入到网络带来的许多重复计算做出改进，提出直接将整张图输入到网络，只是在分类之前添加ROI pooling层，将阶段一提取出来的proposal(也就是ROI)映射到特征图中【注意阶段一提出来的proposal坐标是在原图坐标系下，因此还包括一个从原图尺度到当前特征图尺度的转换，一般是乘上缩放倍数】。
另一方面，Fast R-CNN也简化了整体的训练过程，不同于R-CNN将提取特征的网络、SVM分类、bbox回归看做三个独立的训练阶段，Fast R-CNN通过在网络中添加分类损失softmax loss和回归损失regression loss，结合两个损失(一般是加权求和)，得到multi-task的loss，用其训练网络，使训练过程简化为只有一个阶段。
Faster R-CNN
Fast R-CNN提高了效率，但在阶段一仍然使用的是selective search之类的方法，阶段一和阶段二之间是分离的，这意味着训练的时候并不能做到端到端(end to end)的训练，换句话说，如果阶段一出现了错误导致阶段二表现不好，这个不好的结果无法在训练的时候回传到阶段一去使其做出调整。
因此Faster R-CNN提出了RPN(Region Proposal Network)，将阶段一提取proposal的任务也用一个网络来解决，并且让阶段一和阶段二的网络共享一部分权值，从而节省了许多算力。
Faster R-CNN architecture
Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN
图中可以看出RPN 与 Fast R-CNN 两个网络共享了用来提取特征的卷积层，而得出特征图之后，RPN继续生成proposal，将RPN的输出与之前提取的特征图通过ROI pooling之后，作为Fast R-CNN后续部分的输入，得到分类结果与回归结果
RPN
RPN做的事情只是先粗略地提取出一堆候选框，通过网络进行分类（二分类，是物体or背景?）以及回归，得到较为准确的候选框，然后送入Fast RCNN进行更细致的分类与回归
提出概念anchor：
anchor是在原图上的
anchor以特征图上每个像素为中心，假设RPN的最后一层特征图尺寸为 f * f，原图的尺寸为 n * n，则anchor其实就是在原图 n * n上均匀地采 f * f个候选框，该候选框的面积和长宽比例是预定义的（anchor的参数）
anchor可以理解为 从特征图上的一点 s ，对应回原图的区域 S，注意这里的对应区域并不等于感受野。
同一个中心点，可以有多种形状\面积的anchor，代表着不同形状/面积的区域。
判断anchor是否属于物体，其实就是看在原图的区域里是否包含有物体，如果只有一部分的物体，则可能说明anchor取的面积比较小
换句话说，anchor其实就是对ground-truth bbox的一个encode。一张原图上分布有多个anchor，如果某一区域有ground-truth的bbox，它的类别标签是c，则与这个区域交叠的anchor，其分类目标应该为类别c，其回归目标应该为与ground-truth bbox的offset。
one stage
直接在整张图片上采样一系列的候选框
二者的区别，两阶段的方法中，对于稀疏的候选框集进行分类；单阶段则是将分类器应用到对原图进行常规地、稠密地采样得到的候选框集。
- 什么叫单阶段是常规地采样？因为两阶段的方法中，有一些可能会使用learning的方法进行采样，而单阶段则可能直接根据预先定义好的anchor数量尺寸等参数 在原图均匀地采样
共同存在问题
多尺度
不同物体有不同种尺寸，有的网络可能比较倾向于检测出大尺寸的物体(在图像中占面积比较大)，而难以应对小物体
image pyramid
将同一张输入图像resize为多种尺寸，然后分别输入到网络中，将检测结果综合起来
feature pyramid
只用一张输入图像，但使用网络中来自不同层的特征图（不同层则意味着特征图尺寸不同），分别进行分类和回归，将结果综合起来
平移不变性
样本不均衡
各个步骤可能出现的问题
输入：
输入图片可能是多尺度的
- 输入的图片可能是同一张图的不同缩放版本，有的早期网络只能接受固定尺寸的输入，因而需要对图片进行剪裁、拉伸、压缩等操作来满足尺寸要求
由于一张图片中可能有多个物体，因此大多数方法都可以理解成，将一张图片切分成多张子图，分别输入到网络中
网络：
正负样本不均衡 class imbalance between positve and negtive
训练时，正样本（物体）远少于负样本（背景）的个数，这在one-stage的方法中非常常见，因为one stage是进行稠密地采样得到候选框
解决方法：
hard negative mining，计算分类损失的时候，只用正样本和一部分的负样本来算loss，这些被选取的负样本 分类到背景的置信度较低（也就是分类正确的置信度较低），称为“难负样本”
- focal loss，认为应该让所有样本都参与到分类损失的计算中，根据分到正确类别的置信度来调整权重，也就是说，那些 易分的样本（分到正确类别的置信度较高）权重则相应调低，难分的样本（分到正确类别的置信度较低） 权重则相应调高。
...
ROI pooling，两个作用：
将ROI从原图映射到feature map上，从而只需将一整张原图输入到网络，而不是将原图中不同的ROI分别输入网络；
将不同的ROI都pooling成固定的尺寸，也就是使得不同大小的ROI通过池化输出固定尺寸的特征向量，便于后续的分类与回归
anchor
- 某类方法会使用，预先定义好候选框的尺寸和比例，训练时需要encode ground-truth bbox为anchor的形式，regression分支的target是offset between anchor and ground-truth bbox，对于输出需要decode anchor为最终预测的bbox位置(其实就是加上offset)
输出：
nms 非极大值抑制
- 可能一个物体的实际bbox，周围有好几个候选框都被检测出来，也就是对应着好几个检测结果，这时需要根据 confidence (理解为分类得分) 抑制那些非最大值，只保留confidence高的检测结果
评判标准
TP，FP计算precision 和 recall
mAP， mean average precision，VOC的11-point方法，取不同的threshold，计算precision和recall，画出P-R curve
参考资料
2D 总结 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34142321
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34179420 模型的评测与训练技巧
https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/80039079 他人总结的 框架图的形式解释各个类别
标签：原图,候选框,Object,Detection,bbox,深度,CNN,proposal,anchor 来源： https://www.cnblogs.com/notesbyY/p/10986930.html