A Step-by-Step Introduction to the Basic Object Detection Algorithms

Introduction

你耗时多久在杂乱不堪的房间里找钥匙？这一幕存在于我们所有人中，约会仍让人感到沮丧且难以想象的经历。然而，如果一个简单的计算机算法能在几毫秒内快速定位您的钥匙呢？

可以说，这就是物体检测算法的实质价值。然而，在这个看似简单的案例中却在多个不同的领域中得到广泛应用。从全天候监控到智能城市中的实时车辆检测等场景都能见到这一技术的身影。总的来说，这些都体现了强大的深度学习技术的应用潜力。

在本文中, 我们旨在全面分析当前广泛应用于目标检测领域的各种算法. 我们将首先重点介绍属于RCNN系列的一些核心算法, 包括基础的RCNN, 快速RCNN以及更快的RCNN等. 在即将推出的下一系列文章中, 我们将详细讨论一系列更先进的目标检测技术, 如YOLO, SSD等.

我鼓励您先阅读上一篇关于对象检测的文章。其中我们将介绍这种前沿技术的基本概念，并使用ImageAI库向您展示如何用Python实现这一技术。

Table of Contents

• 基于深度学习的物体检测任务的简单方法

  • 理解区域基卷积神经网络

    • RCNN的工作原理
    • RCNN面临的主要挑战

  • Understanding Fast RCNN

    • Intuition of Fast RCNN
    • Problems with Fast RCNN

• 对Faster RCNN的理解

• 谈论Faster RCNN的核心思想

• 分析针对Faster RCNN的问题

  • Summary of the Algorithms covered

1. A Simple Way of Solving an Object Detection Task (using Deep Learning)

此图表阐述了广泛应用于计算机视觉领域的物体检测算法的基本工作原理。此图像中各个物体，涵盖从人类到风筝等不同种类的物体都被通过较高的准确性进行捕获与分类。

让我们从基础的深度学习方法入手，并将其应用于图像对象识别这一领域 - 卷积神经网络（CNN）。如果您对卷积神经网络的概念还不是很清楚，则可参考本文第一部分以获取详细解析。

但我将简要总结一下CNN的内部运作方式。 看看下面的图片：

我们将图像被传递至网络中，并随后利用多种卷积与池化层进行信息传递。 最终输出结果呈现为对象类别形式。 这确实是一个直观简洁的设计。

对于每一个输入图像来说，在模型中对应的输出是一个特定的分类类别。这种方法能否用于检测图像中的各类物体呢？让我们一起探索如何利用CNN进行一般对象检测吧！

1. 首先，我们将图像作为输入：

2. 然后我们将图像划分为不同的区域：

3. 将每个区域被看作单独的图像进行处理。
4. 将所有这些区域传递给CNN网络进行处理，并将其分类为不同类别。
5. 一旦每个区域被划分到相应的类别中后，则可整合所有这些划分后的区域以重建包含检测对象的原始图像：

该方法的一个缺点是图像中的目标呈现多样化的比例和位置。 在一些场景中，目标会占据较大比例的图像；另外一些情况则仅占据较小部分。 这些差异在现实应用中非常常见。

由这些因素而导致的大量区域需求带来了巨大的计算时间。因此，在解决这一问题的同时减少所需区域数量的情况下，“基于地区”的CNN网络通过建议的方法来选择合适的候选框。让我们深入了解该网络能够实现的功能和应用潜力。

2 理解基于区域的卷积神经网络

2.1 Intuition of RCNN

主要不在所有区域运行的RCNN算法通过在图像中标记多个候选区域并检查其中是否存在目标物体。该方法依赖于基于选择性搜索技术从图像中提取出多个候选区域（即多个检测窗口）。

请先了解一下什么是选择性搜索及其识别不同区域的方式。基本构成一个对象的主要部分通常包括四个方面的特征：比例、颜色、纹理以及外壳结构。该算法能够通过分析图像中的特定模式来识别出各个组成部分。下面我们将简要介绍该算法的工作原理。

它首先将图像作为输入：

然后，它生成初始子分段，以便我们从此图像中有多个区域：

此方法通过将类似区域整合从而构建出一个更大的区域（基于颜色、纹理、尺寸以及形状一致性来判断）：

随后，在这些区域生成后确定最终定位的目标区域（感兴趣的具体位置）。以下是对RCNN检测流程的简要概述：

• 首先基于卷积神经网络进行预训练。
• 随后对该模型进行再训练过程。
• 接下来从每个图像中提取感兴趣的区域。
• 对这些区域进行重塑处理以便适应CNN输入尺寸要求。
• 接着使用支持向量机（SVM）对目标物体与背景进行分类区分。
• 最后阶段构建线性回归模型用于生成更为精确的边界框。

您可以利用可视化示例来更深入地理解这一过程。此页面中的图像源自[本文](http://www.robots.ox.ac.uk/~tvg/publications/talks/ fast-rcnn-slides.pdf)，我们从中选取一幅来进行详细分析。

• 首先，将图像作为输入：

然后，在采用了若干建议的方法后成功识别了关注区域（ROI），其中一种方法是基于选择性搜索的。

然后基于CNN的输入对所有这些区域进行重构空间布局 并将各个子区域依次馈送给卷积神经网络

CNN然后提取每个区域的特征，SVM用于将这些区域划分为不同的类别：

最后，边界框回归（Bbox reg）用于预测每个已识别区域的边界框：

简而言之，这就是RCNN如何帮助我们检测物体。

2.2 Problems with RCNN

经过一番考察与分析，在目标检测领域，其在一定程度上展现出显著的应用潜力：尽管RCNN方法在图像处理方面取得了突破性的进展……然而该技术在一定程度上存在局限性：一方面体现在计算资源需求方面……另一方面则表现在处理速度上……由于涉及的具体步骤数量繁多……

通过自适应区域采样方法为每个输入图像识别2,000个候选区域。随后利用预训练卷积神经网络（CNN）模型生成每个候选区域的空间语义描述向量。针对包含N张图像的一组数据集，在此过程中生成的空间描述向量总数将达3,584,615*2,000=7,169,234维。
在RCNN架构中完成物体检测任务涉及三个关键模块：

1. 用于特征提取模块的卷积神经网络（CNN）
2. 基于线性支持向量机（SVM）的对象分类器
3. 结合回归算法以精确定位目标边界。

各种技术环节的结合使用显著降低了RCNN的效率。对于每一个新的输入图像而言，在预测阶段所需的时间通常在40至50秒之间。这实际上使得基于该模型的系统难以构建一个高效且可扩展的解决方案。

这是一个好消息 - 我们开发了一种新型物体检测方法，并且这种技术能够有效克服现有RCNN架构中的诸多局限性。

3. Understanding Fast RCNN

3.1 Intuition of Fast RCNN

我们还可以采取哪些措施来降低RCNN算法所需的时间成本？通过优化方法将每张图像的处理次数从2,000次减少到1次是可行的选择，并且这种方法能够捕获所有感兴趣区域（包括特定物体的区域）。

由罗斯·吉尔希克提出的RCNN方法基于以下关键思路：每张图像只需运行一次卷积神经网络（CNN）。其核心思想是通过共享计算资源来优化性能。具体而言，在改进后的快速RCNN架构中，我们将输入图像输入至前向传播过程中的CNN模块，并使其生成多通道的空间特征表示。随后，在这一系列特征表示基础上提取候选区域。为了进一步提升效率与准确性，在后续阶段我们通过RoI池化操作将所有候选区域统一转换为固定尺寸的空间特征图，并将其传递到全连接层进行最终分类与回归操作。

让我们将其分解为简化概念的步骤：

与前两种技术相似，在快速RCNN中我们同样采用该图像作为输入源。
该图像被馈入ConvNet网络后端模块，在其内部机制下识别出感兴趣的目标区域。
随后我们利用RoI池层对这些区域进行处理，并根据ConvNet提取的特征信息对图像进行重新整理。
在完全连接网络架构顶层部署Softmax层以输出分类结果的同时，在其并行工作模式下我们也运用线性回归层来计算目标边界框坐标参数。
这种方法使得快速RCNN能够通过单个模型实现端到端的目标检测功能，
无需依赖于多个独立的子模型架构。

为了进一步细分，我将可视化每个步骤，为解释添加实用角度。

• 我们遵循现在众所周知的将图像作为输入的步骤：

• 此图像传递给ConvNet，后者相应地返回感兴趣的区域：

然后我们从提取出的兴趣区域上执行RoI池层的操作，以保证所有区域的尺寸保持一致：

最后，在一个全连接的网络中将这些区域输入进去，并对其进行分类处理的同时，我们还运用了softmax层和线性回归层来输出边界框的位置信息。

快速RCNN是如何解决传统RCNN提出的两大核心挑战的？具体而言，在面对单张图像中的每一个区域而非大量区域（如2,000个）时采用了何种技术？此外，在特征提取、分类以及边界框生成这三个关键环节中是否采用了更为简洁高效的方式？这些问题的答案都体现在了快速RCNN的设计理念中。

3.2 Problems with Fast RCNN

然而，在快速RCNN中仍存在一些局限性。 它采用了基于选择性搜索的建议方法来定位感兴趣区域,这一过程效率较低. 相较于传统的 RCNN 算法而言,在处理单个目标时仅需约 2 秒. 但在面对大规模真实数据集时,即使采用快速 RCNN 方案也难以满足实时处理的需求.

该算法的性能超越了Fast RCNN，在某些应用中展现出显著优势。它让我意识到你对于该算法命名的认可程度相当高。

4. Understanding Faster RCNN

4.1. Intuition of Faster RCNN

优化版本的Fast RCNN是一种用于目标检测的技术框架。 两者的区别主要体现在算法实现上：传统的快速RCNN依赖于选择性搜索算法来进行候选框的选择；相比之下，则采用了区域建议网络（RPN）技术。 该技术通过基于图像特征映射进行处理，并从中筛选出多个候选框；每个候选框都会输出对应的置信度分数。

以下步骤通常采用更快的RCNN方法：

我们通过将图像作为输入并传送给ConvNet进行处理，则输出该图像对应的特征图。
区域提议网络被应用于要素图中的区域提取过程，则生成一系列对象建议及其对应的分数信息。
经过RoI池化处理后会使得所有区域建议统一为相同尺寸。
最后一步是将这些建议传递至全连接层，在其顶端设置有softmax分类层以及线性回归预测边界框位置和尺寸的回归损失函数两部分构成。

让我简要解释一下这个区域提案网络（RPN）实际上是如何运作的。

首先, 快速的RCNN基于CNN提取特征图, 并将这些特征传递给区域提议网络. RPN则在此基础上, 使用滑动窗口方法, 在每个窗口中生成不同形状和大小的k个锚框.

固定尺寸的边界框被称为锚框，在图像中均匀分布且呈现出多样化的形态与大小组合。针对每个锚点而言，RPN模型负责预测两个关键参数：

1. 锚框的位置坐标
2. 锚框的尺寸参数

• 首先，Anchors被用来表示一个物体是否属于某一类别（它不受类别标签的影响）。
• 其次，该机制被用来优化锚点位置，并通过边界框回归器实现更为精确地匹配目标物体。

现有多样化的尺寸和形状边界框输入至RoI池层。经过RPN步骤后是否为它们分配了类别建议？对每个建议进行裁剪处理以确保每个建议都包含完整的目标。其主要功能是通过从每个锚框中提取固定尺寸的特征图来实现目标。

接着将这些特征图输入至全连接层，在这个全连接层中同时包含softmax激活函数与线性回归组件。经过这一系列处理后，网络能够完成目标分类任务并输出对应的边界框坐标。

4.2 Problems with Faster RCNN

至此为止所分析的对象检测算法均主要依赖于区域划分作为识别依据。 网络架构通常不会一次性处理整个图像信息，在实际运行中会采取分阶段的方式进行观察与分析。 这一特点带来了两大挑战：
（1）由于网络无法同时获取全部像素信息，在逐帧处理过程中可能会遗漏某些关键特征；
（2）不同阶段的观察结果可能存在信息冲突或不一致性。

• 该算法依赖于多个每一张单独的图像来提取所有对象
  • 各个系统依次运行后一阶段的工作情况会影响整体性能

5. Summary of the Algorithms covered

该综述表格为我们在本文中系统阐述了一系列先进算法的详尽总结。请在下次物体检测挑战中使用这些便捷工具。

End Notes

物体检测是一个引人入胜的领域，并且在商业与研究应用中展现出显著的应用前景。得益于现代硬件与计算资源的进步，这一领域的进展取得了迅速进展。

本文仅仅是该旅程的初步探索。 在后续文章中, 我们将深入探讨当前领域主流算法, 包括但不限于YOLO和RetinaNet等先进方法。 欢迎继续关注!

我始终表示感激您的宝贵意见和建议。希望您能在下面的评论区与我保持联系。