综合整理：图像识别、目标检测、语义分割的经典算法pytorch复现_图像处理大作业 图像语义分割 目标检测 项目实现csdn

前言

本文总结了计算机视觉中图像分类、目标检测、语义分割的一些经典算法，包括论文和对应的代码实现，文章放在了项目的papers目录中，而classification、yolov3、segment三个文件夹下分别存放了三种任务经典论文的pytorch复现或实现，所有的代码基本上只需要改动数据部分就可以直接使用，欢迎有兴趣的小伙伴们下载。文末将给出完整项目的下载地址。

一、图像识别

图像识别这块整理了经典的五篇论文：LeNet、AlexNet、GooLeNet、VGG和ResNet，以及最近比较火的ViT，本文给出了所有这六个模型的pytorch实现，代码存放在classification/model.py中，该目录下的train.py使用Cifar10数据集对它们进行训练和测试。
需要指明的是前五种模型pytorch都有官方实现，直接使用torchvision.models.resnet18这样的语句调用即可，这里自己实现一遍是为了更加深刻理解其实现细节和原理。此外，ViT的设计相对比较特别，建议先搞清楚原版Transformer的原理之后再实现ViT，然后就会觉得ViT相比标准Transformer简直简化了太多。ViT的难点主要是将完整图片划分为小片的过程，本项目的代码中使用了爱因斯坦操作，使得这一过程大大简化。
此外还需要再给出一点提示，ViT虽然近年来比较火，但是其真实能力最多也就是和ResNet相当，同时还具有参数量大等缺点，并且使用相似的结构和训练方式、在很多其他任务上亲测其效果并不如ResNet，ViT最大的优势就是训练起来确实快。但是如果没有特别需求，建议首选ResNet18/50作为Backbone，性价比非常高。

二、目标检测

自认为目标检测是CV所有任务中最复杂、实现起来最难、原理也最难明白的一个子任务，比较著名的方法是区域卷积R-CNN系列以及YOLO系列，本项目只实现了YOLOv3（存放在yolov3目录下），论文整合了这两个系列的全部文献以及一篇综述。
关于YOLOv3的具体原理和实现，这里不多赘述，因为解释起来确实太过复杂了，仅仅数据集预处理就非常麻烦，我是花了将近一个月的时间复现了YOLOv1和v3的，使用的数据集是VOC2007。从评价指标来看，效果并非理想，但是实际的测试效果还算不错，可以检测到图片中的一些目标。下面给出了一些实际测试结果。

温馨提示：目标检测真的非常复杂，想要看懂代码必须先看懂论文，尤其要关注“锚盒子”、“区域建议”等概念以及要深刻理解非极大抑制、交并比等评价指标的含义。

三、语义分割

语义分割就是给每一个像素进行分类，听起来似乎很复杂，其实要比目标检测简单得多。简而言之：我们在做图像分类时，都将深度卷积模型用作特征提取器，这个过程是首先通过一层层的卷积把特征图的分辨率不断降低，然后再用一个全连接层把二维、多通道的特征图转换为一维向量（或者也可以理解成）多通道、一维的特征图，上述过程中，由于CNN降低了图像分辨率，所以将这个特征提取的过程也叫做“下采样”（也叫“降采样”）过程。而在做语义分割时，由于是对每个像素进行分类，需要最终的特征图和输入图像的尺寸（分辨率）完全相同才行，前已述及，“下采样（降采样）”减小了特征图的分辨率，那么为得到与输入分辨率相同的特征图，在卷积之后再使用“上采样”的方式将缩小了的特征图“放大”不就行了？这样就有了著名的语义分割模型FCN（全卷积神经网络）和U-net，二者的区别主要是上采样的位置和具体机制不同。
那么怎样做上采样呢？卷积实现了下采样，与之对应，通常我们使用“反卷积”来实现上采样。反卷积，也叫转置卷积，有关其详细解读本文不做详述，pytorch中可以直接通过torch.ConvTranspose2D()函数调用，反卷积的详细实现机制大家可以参考其他文章（网上有很多这方面的解读）。
本项目给出的论文除上文提及的FCN、U-net外还有ASPP、SETR，前者使用了空洞卷积和多尺度信息，后者将ViT用于语义分割，自认为SETR的原理比较扯，复现出的结果也十分糟糕，所以代码中并没有给出。segment/models.py中实现了FCN、U-net模型，代码中前者分别以ResNet18和VGG为backbone，考虑到ASPP也是使用ResNet18为backbone，于是将ASPP作为了一种选项，在模型构建时你可以选择是否使用这种机制。实验所用数据集为VOC2012，voc_data.py给出了数据集的预处理方法。
同样，为体验更加直观，下面给出一组在FCN（backbone为ResNet18）上实际测试的结果。

---

总结

由于本学期选修了“计算机视觉”课程，因此对图像识别、目标检测、语义分割的一些经典算法做了一定的了解，并且因为课程的需要，也对它们逐一进行了复现实验，过程中深知初学者缺乏代码参考的苦恼，所以将这学期的工作总结成文，希望能够帮助到更多想要入门或者深入研究CV的小伙伴们。本文所述项目代码组织结构规范、格式统一，包含了从数据处理、模型搭建、训练到评价和打印结果的完整过程，此外，为方便大家的理解，还在项目的/doc目录中附上了三次实验报告。真心希望能够帮助到大家！

完整项目地址：CV-Collection
注意：直接运行代码大概率会报错，主要原因应为数据集找不到或者数据集不匹配等问题，所以大家一定要注意修改数据集的存放地址，VOC 2007和VOC 2012的下载方式本文并未给出，资源很多，请自行下载。