深度学习｜目标检测与YOLO算法_目标检测yolo算法

一、目标检测

1.1 目标检测概念

目标检测（object detection）是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态不确定，而且可以出现在图片任何地方，同时物体也可是多个类别的。

目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶领域，系统需要通过识别拍摄到的视频图像中车辆、行人、道路和障碍的位置来规划行进路线；在安保领域，系统需要检测异常目标，如歹徒或者危险品。

 目标检测在目标定位基础上进一步开发，其与图片分类、目标定位的主要区别如下：

1.2 目标检测原理

1.2.1 基本原理

目标检测通常采用滑动窗口来进行，即使用一个小窗口，窗口截取到图片上的区域，将该区域输入到卷积神经网络，输出1或0代表该区域内是否有目标，并按照一定的步长滑动窗口，直到遍历整张图片。

这种方法相当于对每个窗口的图片做了一个图片分类，但带来的是低计算成本和高精度难以同时满足的现实问题。

1.2.2 滑动窗口卷积实现

滑动窗口的卷积实现即在卷积层上应用这个算法。首先把神经网络的全连接层转化成卷积层， 全连接层可看作是进行一次卷积操作，但在把全连接层转化成卷积层之后，每个窗口截取到的区域存在共享的部分，将神经网络每层所有窗口共享的部分重叠在一起，相当于将整张图片输入神经网络得到的结果。

所以，不必将图片每个区域分别输入神经网络进行检测，直接将整张图片输入进行卷积操作，神经网络就可以识别出对象的位置。

1.3 目标检测算法改善

1.3.1 交并比

交并比（IoU：Intersection over Union）函数是用于计算两个边界框交集和并集之比，即下图中S(绿色)/S(蓝色+绿色+黄色)的数值，常用来评价目标检测算法的精度。

一般来说，IoU大于等于0.5时说明结果可以接受，即检测结果可接受。如果预测器和实际边界框完美重叠，loU就是1，因为交集就等于并集。通常规定0.5是阈值（threshold），用来判断预测的边界框是否正确，loU越高，边界框越精确。 

1.3.2 非极大值抑制

当目标检测窗口格子划分较小时，会出现同时有几个格子里检测到有目标的情况。即图中的一辆汽车可能被检测到多次：

可以采用非极大值抑制（Non-max suppression）的方法解决此问题。首先比较所有格子输出结果中检测到物体的概率，由大到小排序，保留概率最大的预测框，然后依次与比它小的预测框求交并比，若交并比很大，则说明这两个预测框很有可能检测的是同一个物体，于是把存在物体概率较低的那个预测框抑制掉。

下图显示的是抑制后的结果： 

1.3.3 锚框

目标检测中存在一个问题就是每个格子只能预测一个对象，如果想让一个格子检测出多个对象，就要使用到锚框（Anchor Box）。 

 如上图所示，我们使用3×3的网格，可以观察到人和汽车的几何中心几乎在同一个网格，然而传统方法中一个格子只能预测一个对象，而且对于y输出的向量可以检测这三个类别：人、汽车和摩托车，他将无法输出检测结果，所以我必须从两个检测结果中选择一个，这便影响了模型性能，导致一些对象被丢弃无法检测出来。

而引入锚框后，预先定义两个不同形状的锚框，把预测结果和这两个锚框关联起来：

因此，定义类别标签时用的向量不再是：

而是重复两次：

前面8个是和Anchor box1相关联，后面8个是和Anchor box2相关联。行人一般符合anchor box1形状，所以用Anchor box1来预测行人回达到很好的效果，这么编码