基于神经网络的目标检测论文之绪论：研究背景和国内外发展现状_目标检测的研究背景

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

当人类首次发明计算机时，就已经开始思考如何让计算机变得智能。如今，人工智能（artificial intelligence）已经成为一个非常火热的领域，并且具有众多活跃的研究课题以及惠及生活方方面面的实际应用。这个领域目前正在以几何倍的速度增长着，并且未来也将持续健康发展。人们希望可以借助人工智能自动地处理一些主观的，非规范性的事物，如识别图像等。

在人工智能发展初期，计算机很容易处理一些人类很难甚至是无法解决的问题，这些问题可以用一种形式化的数学规律来描述。人工智能真正面临的任务是那些很难用形式化符号描述的任务，当然对于人类来说很容易执行。举个例子，人们能够轻松识别对方说的话，也能够轻易识别图像中的物体。对于这类问题，计算机却无法给出自己的判断。

计算机很擅长助理抽象和形式化的任务，但是人类却觉得这是很困难的脑力劳动。早在上个世纪，计算机就在国际象棋方面战胜了人类选手。但一直到最近几年，计算机才在语音和图像识别任务中达到人类一般水平。通常一个人的思维发育需要海量有关外界的知识。相当一部分领域的知识是主观的，并且很难用形式化的结构表示清楚。同人类一样，计算机也要获得同样数量级的知识才能表现得智能化。因此，对于研究人工智能领域的学者来说，关键的挑战就是如何将这些主观的、非形式化的知识教会计算机来学习。

早期的研究项目有一些基于知识库方法，这种方法用近似于穷举的方式将知识用结构化的符号进行存储，然后设计相应的逻辑规则让计算机来理解这些符号的声明。可想而知，这样的工程耗时又费力，失败也是意料之中的。究其原因，这些结构化符号和声明是由人类主观选取的，人类尚无法构造出可以精确地描述世界的算法规则。

近代一些研究学者针对这些比较主观的问题探讨一种解决方案。这种方案是设计一种方法让计算机从海量经验中学习，通过构建层次化的结构来拟合事物，并且层次之间通过相对简单的关系来定义。这种方案让计算机自主从海量知识中捕获经验，好处当然是避免了人类给计算机指定学习内容，因为人类无法完全知晓应学习的特征。科学家破天荒地提出层次化的概念，是借助了人脑工作的方式，从而使计算机借助于构建简单的模型来学习复杂的特征。我们称这种方法为深度学习（deep learning），是因为计算机最终构造出一张“深层次”的图，层与层之间通过简单的规则进行连接。

人工智能系统需要具备从原始数据中拟合模型的能力，也就是自主学习的能力。我们通常称这种拟合的能力叫机器学习（machine learning）。利用机器学习，计算机能够拟合出关于真实事物的近似模型，并对相似事物做出判断。目前主流的机器学习的工作都是经过两个步骤，首先人工选定一个特征集合，然后将原始数据提交给模型，根据选定特征拟合出决策模型。

现实中的事物极其复杂，人们很难深入到事物内部看清本质，很难知道哪些特征是重要的，甚至不知道什么才是真正的特征。研究生物神经网络带给我们的启示就是可以让机器自主发掘隐藏在知识中的规律，而不只是简单把知识灌输给计算机，这会让计算机像个顽皮的孩子一样学完就忘了。人类从原始数据中提取高度抽象的特征是极其困难的，而计算机通过模拟人脑就可以用较简单的模型来表示复杂概念，解决了特征提取这一关键问题。深度学习逐渐发展成以人工神经网络（artificial neural network）算法为核心的算法体系。

人工神经网络为人工智能的研究带来了前所未有的期望。人工神经网络并不是近代的产物，上世纪50年代就验证了其可行性，为什么直到最近几年才被普遍接受？这也是研究深度网络算法的意义之所在。首先日俱增的数据量得以存储，出现了很多专门用于研究神经网络的数据集，这些数据集越来越大并且质量都很高，如图1-1所示。人们迫切希望有一种算法能从海量数据中发现事物的本质。其次是大规模的模型已经出现，经过近几十年的发展，模型中神经元的连接数已经达到了数十亿级，逐渐接近人类大脑的连接数。科学家预计这种增长势头将稳定持续到未来若干年。最后人工神经网络模型做决策的能力一直在提高，各大数据集上的准确率不断被刷新。深度学习发展迅速，但仍然很年轻，还有很多未知领域的研究和实际应用等着人类去发掘。

图1-1 与日俱增的数据量

1.2 国内外发展现状

从深度学习诞生以来，就吸引了很多公司和个人加入到这个领域的研究。最近几年关于深度学习方向的著作和应用如雨后春笋般涌现出来。阅读深度学习领域的著作，我们能够快速掌握该领域的热点和趋势。2015年发表在《自然》杂志上一篇名为《Deep Learning》的文章正式将深度学习推向高潮。随后一大批高校和科研单位投入进深度学习的研究中，并且硕果累累，新的观点层出不穷。

国际上有很多大公司在做深度学习方面的研究。谷歌、微软、苹果、亚马逊等公司都积极投入到深度学习的研究中，大多一方面做研究项目，如“谷歌大脑”，另一方面做实际应用，如微软公司推出的聊天机器人“小冰”、苹果的智能语音助手“siri”等。

我国关于深度学习的研究属于后起之秀，并且大有追赶国际的势头。一些大型科技公司都开始涉足这个领域。国内的阿里、腾讯、百度、华为等公司也加紧了这方面的研究。另外还有很多初创公司，将这项技术应用于生物、医疗、广告等各行各业。

1.3 物体识别技术的发展

1.3.1 传统物体识别的发展

物体检测一直是计算机视觉领域经久不衰的研究方向。物体检测同样是一个主观的过程，对于人类来说相当简单。就连一个没受过任何训练的孩子通过观察图片中不同的颜色、区域等特征就能轻易定位出目标物体。但计算机收到这些RGB像素矩阵，不会直接得到目标（如行人、车辆等）的抽象概念，更不必说定位其位置了。再加上目标形态千差万别，目标和背景重合等问题，使得目标检测难上加难。

传统的目标检测算法包括三个阶段，首先生成目标建议框，接着提取每个建议框中的特征，最后根据特征进行分类。以下是这三个阶段的具体过程：

1，生成目标建议框。当输入一张原始图片时，计算机只认识每一个像素点，想要用方框框出目标的位置以及大小，最先想到的方法就是穷举建议框，具体的做法就是用滑动窗口扫描整个图像，还要通过缩放来进行多尺度滑窗。很显然这种方法计算量很大，很多都是重复的计算，并且效率极低。

2，提取每个建议框中的特征。在传统的检测中，常见的HOG[20]算法对物体边缘使用直方图统计来进行编码，有较好的表达能力。然而传统特征设计需要人工指定，达不到可靠性的要求。

3，分类器的设计。传统的分类器在机器学习领域非常多。具有代表性的SVM将分类间隔最大化来获得分类平面的支持向量，在指定特征的数据集上表现良好。

然而传统的算法在预测精度和速度上都很不理想，随着深度学习算法在计算机视觉领域大放异彩，并逐渐成为霸主，传统识别算法渐渐暗淡。

1.3.2 基于深度学习的物体识别技术发展

自从深度神经网络算法首次在ImageNet数据集上大放异彩，物体检测领域逐渐开始利用深度学习来做研究。随后各种结构的深度模型被提出，数据集的准确率一再被刷新。实际上，深度学习模型在分类任务上将传统的方法远远地甩在身后。图像分类上明显的提升也带动了检测领域的快速发展。

到目前为止，高性能的检测算法都基于深度学习。最早的R-CNN（Region-based CNN）[23]首次使用深度模型提取图像特征，以49.6%的准确率开创了检测算法的新时代。早期的物体检测，都以滑动窗口的方式生成目标建议框，这种方式本质上与穷举法无异。

实际上，重复计算问题仍然没有得到解决。Fast R-CNN[25]的出现正是为了解决冗余计算这个问题。Fast R-CNN添加了一个简化的SPP[24]层，使得它的训练和测试过程能够合并在一起。

Fast R-CNN[26]使用Selective Search来生成目标候选框，但是速度依然达不到实时的要求。Faster R-CNN则直接利用RPN（Region Proposal Networks)网络来生成目标候选框。RPN输入任意像素的原始图像，输出一批矩形区域，每个区域对应一个目标坐标信息和置信度。从R-CNN到Faster R-CNN，是一个合并的过程，它把传统检测的三个步骤整合到同一个深度网络模型中。

基于回归算法的检测模型又将检测领域带到一个新的高度。其中以YOLO[28]和SSD[30]方法为代表的检测方法做到了真正意义上的实时效果。

R-CNN到Faster R-CNN，再到SSD等是检测方法发展的主要轨迹。实际应用中还有许多特定物体的检测方法，如人脸检测、行人检测等。随着技术的发展，相信未来检测方法也会更加智能。

1.4 本论文主要工作

本论文主要研究了深度神经网络，尤其是卷积神经网络在图像物体检测领域的研究与应用。论文首先阐述了深度学习的背景和物体识别领域的国内外研究现状，以及物体识别技术的新旧交替。然后，论文详细介绍了深度网络的相关概念和技术要点。接着，论文研究并实现了基于DenseNet（密集连接网络）改进的卷积神经网络，取得更好的分类效果。之后，论文研究了物体检测算法SSD的结构和原理，并用密集连接策略对其进行改进，取得更好的识别效果。最后，利用前面的研究成果，实现了一个基于神经网络算法的物体识别系统，达到了实际应用的目的。

1.5 本论文的结构安排

第一章简要介绍了物体识别算法的研究意义和背景，国内外发展状况，以及从传统方法到基于深度学习算法的变更。研究人员逐渐舍弃了基于人工提取图像特征的传统算法，开始大范围使用卷积网络让网络自己来提取特征。最终提高算法在分类上的准确度，进而提高图像物体检测的准确性。

第二章详细讲述了深度网络的基本原理（包括其结构形态、基本单元、工作模式等），以及对图像数据敏感的卷积网络。之后又介绍了一些经典的卷积网络结构和它们用到的优化方法。

第三章详细介绍了基于DenseNet（密集连接网络）改进的卷积网络。论文分析了其结构和原理，实现了代码编写，并证明了与同类方法相比分类效果更优。

第四章详细介绍了物体识别（也叫目标检测）的策略，即在卷积网络的基础上增加了候选框建议和边框回归的策略，重点介绍了SSD算法。然后将第三章介绍的改进版DenseNet应用到SSD算法上，使得网络的识别率更高，并且对小目标的识别效果更好。

第五章实现了一个基于深度网络的物体识别系统。首先介绍了系统的详细设计（包括架构，流程等），然后使用已有的数据集训练模型。最后对测试结果进行阐述和分析。