深度学习-计算机视觉-目标检测三大算法-R-CNN、SSD、YOLO

我们大概确定了目标检测问题需要两步走：

1. 侯选框选取；

2. 将侯选框中的物体分类；（后面需要剔除得分低的框）

这样就得到了【两步走（Two-Stage）】的算法原型，代表是【RCNN】，之后的【Fast-RCNN】、【Faster-RCNN】都是基于它迭代的。

那能不能在侯选框选取的同时预测分类呢？也是可以的，这样就有了【SSD】和【YOLO】（One-Stage）。

1. 区域卷积神经网络 R-CNN

所谓RCNN就是【Region】+【CNN】。完美地对应到了上述说的选框+分类。

1.1 RCNN

R-CNN系列开创了基于深度学习的现代目标检测方法，其核心思想是“先找区域，再分类”（Two-Stage）。即先提取可能包含目标的候选区域（Region Proposals），再对每个区域进行深度特征提取和分类。

具体来说，R-CNN包括以下四个步骤：

1. 对输入图像使用选择性搜索来选取多个高质量的提议区域。这些提议区域通常是在多个尺度下选取的，并具有不同的形状和大小。每个提议区域都将被标注类别和真实边界框；

2. 选择一个预训练的卷积神经网络，并将其在输出层之前截断。将每个提议区域变形为网络需要的输入尺寸（ROI pooling），并通过前向传播输出抽取的提议区域特征；

3. 将每个提议区域的特征连同其标注的类别作为一个样本。训练多个支持向量机对目标分类，其中每个支持向量机用来判断样本是否属于某一个类别；

4. 将每个提议区域的特征连同其标注的边界框作为一个样本，训练线性回归模型来预测真实边界框。

• 核心思想：

  1. 区域提议：使用选择性搜索（Selective Search）等传统算法从输入图像中提取约2000个可能存在目标的候选区域。

  2. 放缩区域：将每个候选区域缩放到固定大小（例如 227x227）。

  3. 特征提取：将每个缩放后的区域输入一个预训练好的CNN（如AlexNet）中，提取固定长度的特征向量。

  4. 分类与回归：对每个特征向量，使用一系列类别特定的线性SVM进行分类（判断是什么物体），同时使用一个边界框回归器来微调候选框的位置，使其更精确。

• 优点：

  • 首次将CNN成功应用于目标检测，在PASCAL VOC数据集上大幅提升了检测精度。

• 缺点：

  • 速度极慢：需要对每个候选区域单独进行CNN前向传播，计算冗余极大（2000个区域 * 1个CNN）。

  • 训练复杂：需要分多步训练（微调CNN、训练SVM、训练回归器）。

  • 内存占用大：所有区域的特征需要写入磁盘，占用大量空间。

【补充目标检测中的选择性搜索的例子】：

假设我们要在一张街景图片中检测出所有汽车。

1. 初始分割：

   首先，算法会将输入的街景图片分割成若干个小的区域。例如，根据像素的颜色、纹理等特征相似性，把图片分割成类似于树叶大小的初始小区域。这些初始区域就像是一个个基本的 “拼图块”，为后续的合并操作做准备。

2. 区域合并与候选区域生成：

   1. 然后，算法会按照一定的相似性准则（如颜色相似度、纹理相似度等）将这些小区域逐步合并。比如，两个相邻的小区域如果颜色比较接近，就会被合并成一个较大的区域。随着合并的进行，会生成不同大小和形状的候选区域。

   2. 这些候选区域可能包括汽车的整体轮廓、汽车的一部分（如车头、车尾等），也可能包含一些非汽车的区域，如路边的树木、建筑物的一部分等。

3. 特征提取与分类：

   1. 对于每一个候选区域，会提取其特征，如边缘特征、形状特征、颜色直方图等。然后将这些特征输入到预先训练好的分类器（如支持向量机SVM）中。分类器的作用是判断该候选区域是否是汽车。

   2. 例如，一个候选区域经过特征提取后，其形状特征比较符合汽车的典型轮廓特征，颜色特征也和常见的汽车颜色相符，经过分类器判定后，它就有可能被识别为汽车。

4. 结果输出与后处理：

   最后，将所有被分类器判定为汽车的候选区域保留下来，并在原图上绘制边框以标记汽车的位置。同时，可能会对这些标记的汽车区域进行一些后处理操作，如非极大值抑制NMS，以去除一些重复的、不必要的标记框，得到最终准确的汽车检测结果。

1.2 Fast RCNN

R-CNN的主要性能瓶颈在于，对每个提议区域，卷积神经网络的前向传播是独立的，而没有共享计算。 由于这些区域通常有重叠，独立的特征抽取会导致重复的计算。

• 核心改进：

  1. 共享计算：不再对每个候选区域单独跑CNN。而是将整张图像输入一个CNN，生成一个共享的特征图（Feature Map）。这极大地减少了计算量。

  2. ROI Pooling：对于每个候选区域，在共享的特征图上找到其对应的区域，并通过一个称为RoI Pooling（Region of Interest Pooling） 的层，将其转换为固定大小的特征块。这解决了区域大小不一的问题。

  3. 端到端训练：将分类（改用Softmax）和边界框回归任务合并到一个网络中，使用多任务损失函数进行端到端的训练，简化了流程。

• 优点：

  • 速度显著提升（比R-CNN快数百倍）。

  • 精度更高。

  • 训练过程得到简化。

• 剩余缺点：

  • 区域提议（Region Proposal）步骤（如选择性搜索）仍然在CPU上完成，速度慢，成为整个检测流程的瓶颈。

1.3 Faster RCNN

加入ROI池化：

• 核心创新：

  • 引入了 RPN（Region Proposal Network，区域提议网络），用神经网络直接学习生成候选区域，取代了耗时的选择性搜索。

• 工作流程：

  1. 输入图像通过一个基础CNN（如VGG/ResNet）得到共享特征图。

  2. 在共享特征图上滑动一个小网络（RPN），该网络在每个位置同时预测：

     • 边界框（k个预定义形状和大小的锚点框，即anchors的偏移量）。

     • 目标得分（判断锚点框是前景还是背景）。

  3. RPN提出的优质候选区域（RoIs）被送入与Fast R-CNN中相同的RoI Pooling层和后续的分类/回归头。

• 优点：

  • 真正意义上的端到端目标检测系统，所有计算都在GPU上完成。

  • 区域提议几乎不花时间，速度比Fast R-CNN快得多，同时保持了极高的精度。

  • 成为两阶段检测器的标杆，至今仍是许多精度要求高的应用场景的首选。

• 缺点：

  • 整体流程相比单阶段方法仍显复杂，速度达不到实时（但接近实时）。

总结：

• 需要两阶段的处理，即候选区域生成和特征提取，因此速度相对较慢，不适合需要实时性的应用场景。

• R-CNN对图像选取若干提议区域，使用卷积神经网络对每个提议区域执行前向传播以抽取其特征，然后再用这些特征来预测提议区域的类别和边界框。

• Fast R-CNN对R-CNN的一个主要改进：只对整个图像做卷积神经网络的前向传播。它还引入了兴趣区域汇聚层，从而为具有不同形状的兴趣区域抽取相同形状的特征。

• Faster R-CNN将Fast R-CNN中使用的选择性搜索替换为参与训练的区域提议网络，这样后者可以在减少提议区域数量的情况下仍保证目标检测的精度。

2. 单发多框检测 SSD

该模型简单、快速且被广泛使用。

尽管这只是其中一种目标检测模型，但本节中的一些设计原则和实现细节也适用于其他模型。

SSD原理：

1. 多尺度特征图检测

   1. SSD使用不同尺度的特征图来检测不同大小的目标。较小的目标一般在较浅层的特征图上检测，较大的目标在较深层的特征图上检测。

   2. 例如，VGG16作为基础网络，会在conv4_3、conv7、conv8_2、conv9_2、conv10_2、conv11_2等多个不同尺度的特征图上进行检测。

2. 锚框生成

   1. 在每个特征图的每个位置，生成多个锚框（Anchor Boxes）。这些锚框有固定的大小和宽高比。对于不同尺度的特征图，会设置相应大小的锚框。

   2. 例如，在较小的特征图上，锚框的大小相对较大，用于检测大目标。

3. 类别预测与位置回归

   1. 对于每个锚框，同时进行类别预测和位置回归。类别预测是判断锚框内包含的目标类别，位置回归是对锚框的位置和大小进行调整，使其更准确地包围目标。

   2. 类别预测一般使用softmax函数，位置回归使用平滑L1损失函数。

4. 非极大值抑制（NMS）

   1. 在完成类别预测和位置回归后，使用非极大值抑制（NMS）去除冗余的、重叠度高的边界框，保留最优的检测框。

• 省去了区域候选框生成的步骤，能够以极高的效率完成检测任务，适用于实时性要求较高的场景。

• 单发多框检测是一种多尺度目标检测模型。基于基础网络块和各个多尺度特征块，单发多框检测生成不同数量和不同大小的锚框，并通过预测这些锚框的类别和偏移量检测不同大小的目标。

• 在训练单发多框检测模型时，损失函数是根据锚框的类别和偏移量的预测及标注值计算得出的。

• 核心思想：“单次射击”（One-Stage）。摒弃了“区域提议”的步骤，只使用一个网络直接预测目标的类别和边界框。

• 关键创新：

  1. 多尺度特征图：在不同深度的特征图（越靠后的特征图尺寸越小，感受野越大）上进行预测。浅层特征图负责检测小目标，深层特征图负责检测大目标。

  2. 默认框（Default Boxes）：在每个特征图的每个单元格上，预定义一系列不同大小和长宽比的默认框（类似于Faster R-CNN中的锚点框）。网络直接预测：

     • 每个默认框的类别得分。

     • 每个默认框相对于真实目标的偏移量。

• 优点：

  • 速度极快：单次网络前向传播即可得到所有检测结果，远超Faster R-CNN，达到实时要求。

  • 对小目标检测效果较好（得益于多尺度预测）。

• 缺点：

  • 精度，尤其是对中小目标的精度，通常仍略低于Faster R-CNN。

  • 需要手动设置默认框的尺寸和比例等超参数。

一个例子：

1. 输入图像： 走进教室。

2. 基础网络提取特征： 快速获取教室的整体布局信息（座位排列）。

3. 多尺度特征图： 关注前排（细节）、中排、后排（整体）。

4. 预设默认框： 心里装着教室的座位表（每个座位位置就是一个默认框）。

5. 单次预测： 扫视一次全班，对每一个座位框，同时预测：

   1. 坐在这个框里的是谁？（分类概率：张三、李四、空座位）

   2. 这个同学坐得正不正？框要不要微调？（位置偏移量）

6. 匹配与训练： 老师通过经验（训练数据）知道：

   1. 哪个座位大概率坐谁（比如班长坐第一排）。

   2. 高个子坐后排框需要往上调（学习位置偏移）。

7. NMS 后处理： 删除对同一个学生（物体）的低置信度、重复的检测框。

8. 输出结果： 最终名单（检测到的物体类别 + 精确位置）。

3. YOLO

YOLO是单阶段检测器的另一开创性工作，其哲学比SSD更彻底：将目标检测视为一个单一的回归问题。

• 核心思想：

  1. 网格划分：将输入图像划分为 S x S 的网格。

  2. 负责机制：每个网格单元负责预测那些中心点落在该网格内的目标。

  3. 统一预测：每个网格单元预测 B 个边界框以及这些框的置信度（Confidence Score） 和 C` 个类别概率。置信度反映了框包含目标的可能性以及预测框的准确度。

• 工作流程：图像只需通过CNN“看一次”，网络直接输出一个 S x S x (B*5 + C) 的张量，包含了所有检测结果。

• 演变：

  • YOLOv1：开创了理念，但精度一般，尤其对密集小目标检测差。

  • YOLOv2 (YOLO9000)：引入批量归一化（Batch Normalization）、锚点框（Anchor Boxes）、多尺度训练等，大幅提升速度和精度。

  • YOLOv3：引入更优的主干网络Darknet-53、多尺度预测（类似SSD）、更好的分类器，成为非常流行和实用的版本。

  • YOLOv4/v5/v7/v8...：此后进入“群雄逐鹿”阶段，融合了大量工程技巧和优化（如Mosaic数据增强、自适应锚框计算、新的网络结构如CSPNet），在速度和精度上不断刷新纪录，形成了庞大的YOLO家族，成为工业界应用最广泛的实时检测算法。

• 优点：

  • 速度极快：真正的实时检测，可轻松达到每秒上百帧。

  • 背景误检少：其网格设计使其对背景区域的误判率较低。

• 缺点（早期）：

  • 定位精度，尤其是对罕见长宽比或密集小目标的检测，一度落后于两阶段方法（但在后续版本中得到极大改善）。

4. 算法的比较

1. RCNN:

   1. RCNN 是一种两阶段（two-stage）目标检测算法，首先在图像中提取可能包含目标的区域建议，然后对这些区域进行分类和边界框回归。

   2. RCNN 的缺点是速度较慢，因为它需要对每个候选区域进行独立的分类，计算量较大。

2. Faster R-CNN:

   1. Faster R-CNN 是 RCNN 的改进版本，引入了区域提议网络（Region Proposal Network, RPN），用于生成候选区域。这样一来，Faster R-CNN 可以端到端地训练，速度比原始的 RCNN 更快。

3. SSD (Single Shot MultiBox Detector):

   1. SSD 是一种单阶段（single-stage）目标检测算法，类似于 YOLO，但它采用了不同的策略来预测多个尺度的边界框。SSD 在不同尺度上预测边界框，并通过一系列固定大小的卷积核来实现。

4. YOLO:

   1. YOLO 也是一种单阶段（single-stage）目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。它将整个图像划分为固定大小的网格，并为每个网格预测边界框和类别概率。

   2. YOLO 的主要优势是速度快，因为它一次性完成了整个检测过程，不需要复杂的区域建议（region proposals）步骤。

5. 算法示例

假设我们有一个输入图像，大小为 300×300 像素，图像中包含一辆汽车和一个人。我们需要使用不同的目标检测算法来检测这两个目标。

RCNN（Region-based CNN）

• 处理过程 ：

  • 区域提议 ：使用选择性搜索（Selective Search）在图像上生成约 2000 个区域提议。这些区域提议是可能包含目标的候选区域。

  • 特征提取 ：将每个区域提议裁剪并缩放到固定大小（如 224×224），然后通过 CNN（如 VGG16）提取特征。每个区域提议生成一个特征向量。

  • 分类和回归 ：将提取的特征向量输入到分类器（如 SVM）和边界框回归器中，分别预测目标类别和调整边界框位置。

• 结果 ：检测到汽车和人的位置，但速度较慢，因为需要处理约 2000个区域提议。

Fast RCNN

• 处理过程 ：

  • 区域提议 ：同样使用选择性搜索生成约 2000个区域提议。

  • 特征提取 ：将整个图像输入 CNN，提取全图特征，然后将区域提议映射到全图特征图上，使用 ROI（Region of Interest）池化层将每个区域提议裁剪并缩放到固定大小的特征图。

  • 分类和回归 ：将 ROI 池化后的特征输入到全连接层，进行分类和边界框回归。

• 结果 ：检测到汽车和人的位置，速度比 RCNN 快，因为只对整个图像进行一次特征提取，但区域提议生成仍然较慢。

Faster RCNN

• 处理过程 ：

  • 区域提议网络（RPN） ：用 RPN 代替选择性搜索，RPN 在特征图上直接生成约 300 个区域提议，减少数量。

  • 特征提取 ：将整个图像输入 CNN，提取全图特征，将 RPN 生成的区域提议映射到特征图上，使用 ROI 池化层裁剪并缩放。

  • 分类和回归 ：将 ROI 池化后的特征输入到全连接层，进行分类和边界框回归。

• 结果 ：检测到汽车和人的位置，速度比 Fast RCNN 更快，因为 RPN 更高效。

SSD（Single Shot MultiBox Detector）

• 处理过程 ：

  • 多尺度特征图 ：使用不同尺度的特征图（如 19×19、10×10、5×5、3×3、1×1）检测不同大小的目标。

  • 锚框生成 ：在每个特征图位置生成多个锚框（如 4 个锚框）。

  • 分类和回归 ：对每个锚框直接进行分类和边界框回归，省略区域提议步骤。

• 结果 ：检测到汽车和人的位置，速度较快，因为直接在特征图上进行检测，没有区域提议步骤。

YOLO（You Only Look Once）

• 处理过程 ：

  • 网格划分 ：将图像划分为 S×S 个网格（如 7×7）。

  • 边界框和类别预测 ：每个网格预测多个边界框（如 2 个）及其置信度和类别概率。

  • 非极大值抑制 ：使用非极大值抑制去除冗余边界框。

• 结果 ：

  • 检测到汽车和人的位置，速度极快，因为直接将目标检测转化为回归问题，一次性完成检测。

总体来说，YOLO 和 SSD 是单阶段目标检测算法，速度快但精度可能稍低；而 RCNN 和 Faster R-CNN 是两阶段目标检测算法，精度较高但速度较慢。Faster R-CNN 在 RCNN 的基础上加入了 RPN，速度较 RCNN 有所提升。选择哪种算法取决于具体的应用场景和对速度和精度的要求。