1 介绍

目标检测，也称为物体检测，是计算机视觉领域一个非常重要的应用。它的核心任务是在一张图片中识别出所有感兴趣的物体，并确定它们的位置。

这个任务比简单的图片分类要复杂得多，因为它需要处理以下两个问题：

1. 识别多个物体：一张图片可能包含多个不同的物体（比如多只猫、多只狗、甚至猫和狗同时出现）。目标检测需要识别出所有这些物体。
2. 定位物体位置：仅仅识别出物体还不够，它还需要用一个边界框（Bounding Box） 把每个物体圈出来，从而确定它们在图片中的具体位置。

特征	图片分类（Image Classification）	目标检测（Object Detection）
任务	判断一张图片的主体内容属于哪个类别。	识别图片中所有感兴趣的物体，并确定它们的类别和位置。
关注点	整体图像，通常假设图片中只有一个主体物体。	多个物体，即使它们属于同一类别。
输出	一个类别标签（例如：“狗”）。	多个物体的类别标签 和 它们对应的位置信息（边界框）。
举例	一张图片中有只狗，分类任务是判断这张图片是“狗”。	一张图片中有两只狗和一只猫，目标检测任务是识别出“狗1”、“狗2”、“猫1”，并用边界框标出它们各自的位置。

1.1 实际应用

目标检测在现实世界中有非常广泛的应用，以下是几个典型例子：

• 自动驾驶：这是目标检测一个非常重要的应用。自动驾驶汽车需要实时识别周围的车辆、行人、交通信号灯和路标等，以确保安全行驶。
• 智能零售/无人售货：系统可以自动识别顾客从货架上拿走了哪些商品，从而实现无人收银。
• 安防监控：识别可疑人员、遗留物品或车辆，并进行跟踪。
• 工业质检：识别产品上的缺陷或瑕疵。

1.2 边界框

**边界框（Bounding Box）**是目标检测中用来表示物体位置的核心概念。它是一个方框，通常用来粗略地圈出图片中的一个物体。

一个边界框可以用四个数字来定义，主要有两种常用的表示方法：

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

   • 优点：直观，可以直接确定框的对角线。

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

   • 优点：在某些计算中更方便，例如缩放或大小调整。

1.3 数据集

目标检测任务的数据集与图片分类有显著不同，因为其标注成本更高。

• 工作量大：每张图片可能包含多个物体，每个物体都需要单独标注。如果一张图片平均有 5 个物体，标注工作量至少是图片分类的 5 倍。
• 需要画框：标注者需要用鼠标拖动来画出每个物体的边界框，这比简单地选择一个类别标签要耗时得多。

由于标注成本高昂，目标检测的数据集通常比图片分类的数据集小。

一张图片可能对应多个物体和类别，数据不能像图片分类那样简单地按类别存放在子文件夹中。通常，标注信息会存放在一个单独的文件中，比如一个文本文件或 CSV 文件。

• 格式举例：每一行代表图片中的一个物体，包含以下信息：
  • 文件名
  • 物体类别
  • 边界框的四个坐标值

COCO (Common Objects in Context) 是目标检测领域一个非常重要和广泛使用的大型数据集，它的地位类似于图片分类中的 ImageNet。

• 特点：
  • 包含 80 个日常生活中常见的物体类别（如人、车辆、交通灯、飞机、日常用品等），类别数远少于 ImageNet 的 1000 类。
  • 包含约 33 万张图片，标注了超过 150 万个物体。
• 用途：
  • 由于其规模和多样性，COCO 数据集被广泛用于学术研究和模型性能评估。

2 锚框

由于直接预测边界框（Bounding Box） 的四个坐标值难度较大，基于锚框的算法提供了一种更有效的方法。

2.1 什么是锚框

锚框，也叫 Anchor Box，是目标检测算法预先生成的一系列候选框。算法会先在图片中生成大量的锚框，然后对每个锚框进行两项预测：

1. 分类：判断这个锚框内是否包含感兴趣的物体（例如：狗、猫），或者只包含背景。
2. 回归：如果锚框内有物体，则预测这个锚框需要进行多大的平移和缩放才能与真实的边界框（Ground Truth Bounding Box） 完全重合。

通过这种方法，算法不再是直接从零开始预测边界框的坐标，而是基于预设的锚框进行微调，这大大简化了预测任务。

基于锚框的算法需要进行两次预测：

• 第一次预测（分类）：预测每个锚框是否包含某个物体，以及属于哪一类。
• 第二次预测（回归）：预测每个锚框到真实边界框的偏移量。

这与目标检测需要预测类别和位置的任务相吻合。

2.2 交并比

为了评估锚框与真实边界框的相似度，我们使用一个称为 IOU（Intersection over Union） 的指标。

IOU（交并比）是衡量两个框重叠程度的指标，其值在 0 到 1 之间：

• IOU = 0：两个框完全没有重叠。
• IOU = 1：两个框完全重合。
• IOU 的值越接近 1，表示两个框的相似度越高。

IOU 的计算方法非常直观：
$$IOU(A,B)=面积(A\cup B)面积(A\cap B)$$
其中：

• A 和 B 代表两个框。
• A∩B 是两个框的交集面积（重叠部分）。
• A∪B 是两个框的并集面积（两个框的总面积减去重叠面积）。

IOU 本质上是雅可比指数（Jaccard Index） 在边界框上的应用。如果我们将每个框看作一个像素集合，IOU 就是两个集合的交集大小除以它们的并集大小。

2.3 分配标签

在训练模型时，我们需要为每个锚框分配一个“标签”，告诉模型这个锚框应该预测什么。

一个简单的分配策略是：

1. 为每个真实边界框（Ground Truth Bounding Box），找到与之 IOU 值最大的那个锚框。将这个锚框标记为正样本，并将其与该真实边界框关联起来。
2. 在剩下的锚框中，找到那些与任意一个真实边界框的 IOU 值大于某个阈值（比如 0.5）的锚框。这些锚框也标记为正样本。
3. 所有不属于上述两类的锚框都被标记为负样本（即只包含背景）。

注意点：

• 一张图片可能会生成成千上万个锚框，但真实边界框通常只有十几个。因此，绝大多数锚框都是负类样本。
• 为锚框分配标签是一个动态过程，每次读入一张图片时都需要重新计算，因为锚框的位置是预设的，而真实边界框的位置是根据图片内容而变化的。

2.4 非极大值抑制

由于算法会为每个锚框生成一个预测结果，最终的输出会包含大量重叠且相似的预测框。NMS（Non-Maximum Suppression）的作用是去除冗余的预测框，得到一个干净、最终的预测结果。

NMS 的基本思想是保留那些置信度最高的预测框，并抑制（移除）那些与它高度重叠的低置信度预测框。

NMS 算法步骤：

1. 筛选：从所有预测框中，筛选出那些置信度（即预测物体类别概率）大于某个阈值的非背景类预测框。
2. 排序：将这些预测框按置信度从高到低排序。
3. 迭代：
   • 选取置信度最高的预测框作为最终预测。
   • 移除（抑制）所有与该预测框 IOU 值大于某个阈值（例如 0.5）的其他预测框。
   • 从剩余的预测框中，重复上述步骤，直到没有更多的预测框。

这个过程将确保最终输出的预测框是不重叠且置信度最高的。

3 经典目标检测网络

3.1 R-CNN

R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network) 是目标检测领域一个里程碑式的工作，它首次将深度学习引入目标检测。

3.1.1 R-CNN (原始版本)

• 核心思想：这是一个“两阶段（two-stage）”算法，先生成候选区域，再对每个区域进行分类和回归。
• 流程：
  1. 区域建议（Region Proposal）：使用一种传统的启发式算法（如 Selective Search）在图像中生成数千个锚框（候选区域）。
  2. 特征提取：将每个锚框中的内容裁剪并缩放成固定大小，然后输入到一个预训练的 CNN 模型（如 VGG, AlexNet）中提取特征。
  3. 分类和回归：
     • 使用 SVM 分类器对提取的特征进行分类（判断是哪一类物体或背景）。
     • 使用一个线性回归模型预测边界框的偏移量，对锚框进行微调。
• 关键技术：ROI Pooling
  • 为了处理不同大小的锚框，R-CNN 引入了 ROI (Region of Interest) Pooling。
  • ROI Pooling 的作用是将任意大小的区域池化（pooling）成固定大小的输出（例如 7x7），这使得所有锚框的特征可以被送入到后续的全连接层。
  • 方法：将 ROI 区域均匀地划分为 NxN 网格，然后在每个网格中执行最大池化，得到一个固定大小的特征图。

• 缺点：计算成本高。因为要对每个候选框都单独进行一次 CNN 特征提取，一张图片可能需要重复处理上千次。

3.1.2 Fast R-CNN

• 核心思想：为了解决 R-CNN 的速度问题，Fast R-CNN 提出了只对整张图片进行一次 CNN 特征提取。
• 改进流程：
  1. 对整张图片进行 CNN 特征提取，得到一个完整的特征图（Feature Map）。
  2. 仍然使用 Selective Search 生成锚框。
  3. 将这些锚框映射到第一步生成的特征图上。
  4. 使用 ROI Pooling 从特征图上提取每个锚框的特征向量。
  5. 将特征向量送入全连接层，进行分类（使用 Softmax）和边界框回归。
• 优点：大幅提升速度，因为 CNN 特征提取只进行了一次。

3.1.3 Faster R-CNN

• 核心思想：进一步加速，用神经网络取代传统的 Selective Search。
• 改进流程：
  1. 引入一个名为 RPN (Region Proposal Network) 的小型神经网络来自动生成高质量的锚框。
  2. RPN 本身是一个简化的目标检测器，它接收 CNN 的特征图作为输入，并预测哪些区域可能包含物体，同时预测这些区域的边界框偏移量。
  3. NMS 被用来去除 RPN 生成的冗余锚框。
  4. 这些由 RPN 生成的锚框作为 Fast R-CNN 的输入，进行后续的分类和回归。
• 优点：速度再次提升，且完全端到端（end-to-end），不再依赖外部算法。Faster R-CNN 在精度上表现优异，但速度仍然相对较慢。

3.1.4 Mask R-CNN

• 核心思想：在 Faster R-CNN 的基础上，增加了一个实例分割（Instance Segmentation）分支，可以预测每个物体的像素级掩码（mask）。
• 关键技术：ROI Align
  • 为了实现像素级别的预测，Mask R-CNN 提出了 ROI Align 来替代 ROI Pooling。
  • ROI Pooling 在划分区域和取整时会产生舍入误差，导致特征图和原图的像素对齐不精确，这对边界框回归影响不大，但会严重影响像素级分割的精度。
  • ROI Align 采用双线性插值（bilinear interpolation）来精确地从特征图中获取像素值，避免了舍入误差，从而提高了像素级预测的准确性。
• 应用：常用于需要高精度和像素级信息的场景，如自动驾驶。

3.2 单阶段检测器：SSD 和 YOLO

与 R-CNN 系列的“两阶段”不同，单阶段（Single-stage） 检测器直接从 CNN 的输出中预测边界框和类别，无需单独的区域建议网络。

3.2.1 SSD (Single Shot Detection)

• 核心思想：通过一个神经网络直接完成所有预测，并且利用多尺度特征图来提升效果。
• 流程：
  1. 使用 CNN 提取特征，在不同层级的特征图上进行预测。
  2. 在每个特征图的每个像素上生成多个不同尺寸和长宽比的锚框。
  3. 对每个锚框同时预测其类别和边界框偏移量。
• 优点：速度非常快，因为它只进行一次前向传播。
• 缺点：精度相对较低，尤其对小物体检测效果不佳。

3.2.2 YOLO (You Only Look Once)

• 核心思想：将目标检测问题看作一个回归问题，只看一遍图片就完成所有预测。
• 与 SSD 的区别：
  • 划分网格：YOLO 将图片均匀地划分为 SxS 的网格，每个网格负责预测位于其中心点的物体。
  • 锚框生成：每个网格只会生成固定数量的锚框（例如 B 个），而不是像 SSD 那样对每个像素都生成锚框。这大大减少了锚框总数和计算量。
• 演进：YOLO 系列（YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, etc.）持续优化，在保持速度优势的同时，不断提升精度。
• 应用：YOLO 系列以其极快的速度和不断提高的精度，在工业界应用广泛，特别是在需要实时检测的场景。

3.3 非锚框（Anchor-free）算法

• 核心思想：这类算法完全放弃使用锚框，直接预测物体的中心点或边界框的坐标。
• 方法：通常将目标检测任务转换为像素级别的预测，例如，对每个像素预测它是否是某个物体的中心点，以及该物体边界框的大小和偏移量。
• 优势：由于不需要处理大量的锚框，这类算法的流程更简单，计算更高效，并且有望在未来超越基于锚框的算法。
• 代表：CenterNet, FCOS 等。

算法家族	优点	缺点	典型应用
R-CNN 系列	精度高，尤其是 Faster R-CNN 和 Mask R-CNN。	速度相对较慢，计算成本高。	竞赛、需要极高精度的场景，如医学影像。
SSD / YOLO 系列	速度快，适合实时检测。	早期版本精度不如 R-CNN 系列。	工业界、实时监控、无人机等。
非锚框算法	流程更简单，有望超越传统方法。	相对较新，还在发展中。	学术研究，未来发展方向。