人工智能-目标识别：古典目标识别、R-CNN、SPP-NET、Fast-R-CNN、Faster-R-CNN、YOLO_人工智能目标检测模型训练评估系统

古典目标识别

• 第一部分：训练集构造
  负样本：使用 select search（ss） 方法对区域进行融合—>计算每个候选区域域真实标记区域 GRadeonTruts(GT) 之间的重合，如果区域A与GT的重合度在20%-50%之间，而且A与其他的任何一个已生成的负样本之间的重合度不大于70%，则A被采纳为负样本
  正样本：就是那些手工标记的GT区域作为正样本。

• 第二部分：提取每个正/负样本的特征

• 第三部分：分类器SVM训练

• 第四部分：反馈False Positive

• 测试过程
  首先使用SS方法得到测试图像上的候选区域—>然后提取每个区域的特征向量—>送入已经训练好的SVM进行软分类—>将这些区域按照概率值进行分类—>把概率值小于0.5的区域去除掉（nsm：非极大值抑制）—>对那些概率值大于0.5的，计算每个区域与比它分数更高的区域之间的重叠程度（IOU），如果IOU大于30%，则把这个区域也去除—>最后剩下的区域为目标区域

R-CNN

整个过程：
首先通过选择性搜索，对待检测的图片进行搜索出~2000个候选框—>把这2000个候选框的图片都缩放到227*227，然后分别输入CNN中，每个 proposal 提取出一个特征向量，即利用 CNN 对每个 proposal 进行提取特征向量—>把上面每个候选框的对应特征向量输入 SVM 算法进行分类识别
下图

• 缺点:
  从慢的角度
  1:Selective Search 速度慢，一张图片需要10秒以上才能提取~2k个候选框
  2.Concolution Layer没有共享，每一个候选框是单独分别带到 ConvNet 去提取特征的
  从追确率的角度
  3:因为SS给的候选框做了 resize 变形，是的候选框里面的 object 的物理意义就有可能发生变化
  从工程角度
  4:2-stage，因为特征工程的特征提取后存了磁盘，是的 SVM 和 Regressor 后面的 Loss 无法去调前面的 ConvNet

SPP-NET

整个过程：
首先进行特征搜索对待检测的图片进行搜索出~2000个候选框（这一步和 R-CNN 是一样的）—>特征提取阶段：把整张待检测的图片输入到 CNN 中，进行一次特征提取，得到 Feature Maps ，然后在 Feature Maps 中找到各个候选框的区域，再对各个候选框采用空间金字塔池化提取出固定长度的特征向量。而 R-CNN 输入的是每个候选框，然后在进入 CNN ，因为 SPP-NET 只需要一次对整个图片进行特征提取，速度大大提升—>最后一步也是和 R-CNN 一样，采用 SVM 算法进行特征向量分类识别

• 优点
  1：共享了卷积网络，一次来把原图变成特征图，然后用SS找的候选框去在特征图上面映射对应的位置
  2：采用空间金字塔池化，是的每一个ROI最终可以得到固定长度的特征向量，方便后面去做全连接接SVM
  3：采用空间金字塔池化，使得一个ROI可以有不同size的降采样，相当于把空间金字塔的优点引入到网络中
• 缺点
  1：Selective Search 慢
  2：虽然用了SPP，但是还是会有几何上面的变形
  3：2-stage

Fast-R-CNN

只是SPP-NET的一个特例，就是SPP变成了 ROI Pooling
SPP会使用各种形状来池化ROI，ROI Pooing只是固定一个形状来池化
开始使用 softmax 作为多分类的输出层，方便端到端训练和预测
缺点：
1：Selective Search 慢，同时也没法去用Loss反向传播来调整候选框的能力
2：虽然用了SPP特例，但是还是 会有几何上面的变形

Faster-R-CNN

blog.csdn.net/Lin_xiaoyi/article/details/78214874
zhuanlan.zhihu.com/p/31426458
整个过程：

1. Conv layers 作为一种 cnn 网路目标检测的方法， faster-r-cnn 首先使用一组基础的 conv + relu +pooling 层提取 image 的 featuremap。该 featuremap 被共享用于以后的 RPN 层和全连接层
2. Region Proposal Networks. RPN 层是 faster-r-cnn 的最大亮点，RPN 网路用于生成 region proposcals。该层通过 softmax 判断 anchors 属于 foreground 还是 background，再利用 box regression 修正 anchors 获得精确的 propocals
3. Roi Pooling.该层收集 feature map 和 propocals，综合上述信息提取 proposcal feature map ，送入后续的全连接层判定目标类型
4. Classification。利用 proposcal feature map 计算 proposcal 类别，同时再次 bounding box regression 获得检测框的最终精确位置

详解

1.Conv Layer

在 input data 层时，作者把原图都 reshape 成 MN 大小的图片
conv layer 层包括 conv relu pooling 三层，就 VGG 而言，就要13个 conv 层，13个 relu 层，4个 pooling 层。在 conv layer中：
1.所有的 conv 的 kernel_size = 3，padding = 1
2.所有的 pooling 层都是 kernel_size = 2，stride = 2

conv pooling 中的 pooling 层 kernel_size = 2，stride = 2，这样使得经过 pooling 的 MN 的图像大小就会变为 （M/2N/2），conv 和 relu 不会改变输入输出大小。4个 pooling 层，图片的大小就会变成 （M/16N/16）

2.Region Proposcal Networks（RPN）

经典的检测方法生成候选框都非常耗时，opencv ababoost 使用滑动窗口+图像金字塔生成检测框，rcnn 使用 ss 生成检测框。而 faster-r-cnn 直接使用 RPN 生成检测框，这是 faster-r-cnn 的巨大优势之一，能极大提升检测框的生成速度

从图中可以看到 feature map 经过 3*3 的 conv 后分为两条线，上面一条线通过 softmax 对 anchors 分类获得 foreground 还是 background （检测目标是foreground），因为是2分类，检测维度是 2K scores。下面那条线用于计算 anchors 的 bounding box regression 的偏移量，以便获得精确的 proposcal ，监测维度是 4K coordinates。

原理：
他的前13层用了 VGG16 提取特征，如下图

主要算法实现是后面几层


test 网络

优点：
1：使用 RPN 网络代替 SS ，提高 inference 的速度
训练的 RPN 候选框的筛选
如果特征图的 h*w=2400，那么就要2W个bbox—>越过原图边界的去掉—>NMS抑制掉概率小的—>
和 DT 比较，计算 IOU ，—>正负例样本，正例128，负例128，正例不够负例补

NMS（非极大值抑制）

面试题

1. faster rcnn家族史
   r-cnn：用selective search选择候选框（约为2k个），然后缩放到统一大小，之后分别输入CNN得到特征，将输出特征再经过bbox和SVM进行分类和回归。多阶段检测。
   缺点：模型复杂，多阶段检测，卷积未共享，速度慢。svm和回归在神经网络外，cnn提取出的特征需要大量空间存储。
   selective search :首先通过简单的区域划分算法，将图片划分成很多小区域，再通过相似度和区域大小（小的区域先聚合，这样是防止大的区域不断的聚合小区域，导致层次关系不完全）不断的聚合相邻小区域，类似于聚类的思路。
   SPP-Net 空间金字塔池化
   在r-cnn中为了得到的输出特征大小一致，需要对输入的框进行缩放，这样导致图像变形，由此提出SPP-Net.
   首先对图片做一次卷积，得到特征图，将不同尺寸的候选框映射到特征图上，然后输入pooling层，通过三个尺度（44，22，1*1）的池化层分别池化，再连接起来最终得到相同长度的特征向量，再送到FC层进行分类。
   优化1：引入roi pooling层，可以输入不同尺寸的候选框
   优化2：只对图片做一次卷积，而r-cnn中对每个候选框都分别卷积，大大提升速度。
   Fast r-cnn
   将SPP-Net应用到r-cnn中，添加roi pooling层，同时将整张图送入cnn中。另外，把r-cnn中的分类回归任务放到神经网络中，使用softmax和bbox进行分类和回归。省去了特征图的存储消耗。
   但selective search仍然消耗了大量的时间选择候选区域，且没在神经网络中，只能用cpu，不能用gpu加速。
   faster r-cnn
   使用RPN网络代替selective search，把所有操作都放入神经网络中，真正实现了端到端训练。同时共享卷积。

2. RPN网络是什么
   是一个全卷积网络，因此任意尺寸图像都能输进来。
   （1）将feature map输入rpn网络后，首先经过一个3*3的卷积，融合周边特征，增强鲁棒性，得到特征图。
   （2）特征图上的每个点都代表原始图像上的一个区域，对每个点产生9个anchor boxes（3种比例和3种大小）映射到原图上。
   （3）标记正负样本。首先去除掉超过边界的anchor。然后计算anchor boxes和ground truth的IoU，对于每个gt，和其重叠最高的设为正样本（IoU最大），IoU>0.7的anchor作为正样本，IoU<0.3的anchor作为负样本。其余样本不参与训练。
   （4）然后逐像素通过1 * 1的卷积核（代替全连接层）进行分类和回归。分类的卷积核个数为9 * 2个，回归的卷积核个数为9 * 4个。
   （5）对预测框进行边界剔除和nms非极大值抑制，生成最终的候选框，region proposal，大约为2000个。然后再取前n个概率高的boxes，进入下一步。
   （6）rpn在训练时，mini-batch中每个图像选256个proposal，正负1：1.

3. 1 * 1卷积核的作用
   作为全连接层使用。相当于把特征图在每个通道上的信息进行融合，且保留了特征图原有的平面结构，同时调整了深度（通道数），可以升降维。
   1 * 1卷积核相比于全连接层的好处：不改变特征的平面结构，输入形状可以任意。

4. rpn的loss
   分类的loss为交叉熵cross_entroy,回归的loss为smooth L1 loss.
   Smooth L1完美地避开了 L1 和 L2 损失的缺陷，在 损失 较小时，对 其梯度也会变小，使得能够更好的进行收敛; 而在损失很大时，对 x 的梯度的绝对值达到上限1，不会因预测值的梯度十分大导致训练不稳定。L2对离群点，异常值更敏感，容易发生梯度爆炸。

5. NMS非极大值抑制
   （1）将候选框按分类概率排序，保留概率最高的框A。
   （2）然后按顺序判断其他的每个框跟A的IoU，如果超过某个设定的阈值，则认为重叠率过高，该框没用，将其删除。
   （3）从未被删除的框中选出概率最高的框B，重复步骤（2）。
   （4）重复（3），直到没有可删除的框。则全部框都筛选完成。

6. ROI Pooling
   输入为region proposals 和 特征提取的 feature map。将region proposal 映射到feature map上，然后对每个region proposal分成7 * 7的方格，做max pooling，从而输出为大小相等的7*7的proposal feature maps。roi pooling的作用是不固定输入的尺寸，输出相同尺寸，从而能够进入全连接层。

7. ROI Align
   解决ROI Pooling中的两次量化，第一次是将原图的候选框映射到特征图上时，会除以32，得到一个浮点数，此时会进行取整操作。第二次是在pooling时，将特征图映射为7*7的大小，此时也是除不尽的，要进行取整操作。就会对边框位置产生影响。
   ROI Align通过对浮点数的位置进行双线性插值，得到这个点的值。对于pooling中的每个格子，取固定的4个点进行双线性插值，然后取max，作为这个格子的输出。

8. 遇到的问题
   遥感图像是从卫星上拍摄的，非常大，相应图像上的目标就很小。如何来对小目标进行检测。首先是把遥感图像切割成小一些的图像，使得目标相对于图像来说大一些，然后统计目标的实际尺寸，对anchor的尺寸进行更改，使得模型更适用于我的数据集。然后由于我是要通过模型来统计船只的数量，所以在测试时就要对输入的测试数据进行批量的计数。

YOLO（YOU ONLY LOOK ONCE）

zhuanlan.zhihu.com/p/31427164

未完待续