准备机视觉中方向检测、跟踪、识别是最根基的几个task，特别又以检测最为要紧和底子。同时根基上总共的检测职责都需求正在给出物体的bounding box之后，给出物体的

准备机视觉中方向检测、跟踪、识别是最根基的几个task，特别又以检测最为要紧和底子。同时根基上总共的检测职责都需求正在给出物体的bounding box之后，给出物体的种别（也便是给识别物体），因而作品中不辨别检测和识别职责。

笔者从事准备机视觉中方向检测干系的事业还较量众，将本身看到的，学到的，以及干系的极少明白总结如下。助助本身举办梳理，也盼望对其后者有助助。我大致将目前学术及和工业界浮现的方向检测算法分成3类：

守旧的方向检测算法：Cascade + Harr / SVM + HOG / DPM 以及上述的诸众更正、优化；

候选窗+深度研习分类：通过提取候选区域，并对相应区域举办以深度研习要领为主的分类的计划，如：RCNN / Fast-RCNN / Faster-RCNN / SPP-net / R-FCN 等系列要领；

基于深度研习的回归要领：YOLO / SSD / DenseBox 等要领；以及近来浮现的勾结RNN算法的RRC detection；勾结DPM的Deformable CNN等

对待检测的方向，早期工业界合心的重要是人脸，人，车这些对监控、交通等范畴很是要紧的方向，到现正在为止，准备机需求更周密的明白场景，检测的种别扩展到了糊口的方方面面。

作品会针对上述的要领举办简便的先容，以及表达极少笔者以为这种演进趋向背后的道理。总结起来，本质上总共的要领都可能归纳成：候选窗口 + 分类or回归；逻辑上滑窗也是提取候选窗口的一种办法。

运用Adaboost SVM 平分类算法对对应的候选区域举办分类，决断是否属于待检测的方向。

2001年viola的cascade+harr举办人脸检测的计划赢得了很好的正面人脸的检测成效；本来这之前通过日常的颜色特点，形势特点也可能打点极少根基的方向检测题目，而且这类要领至今正在工业检测的场景照旧正在运用；下面咱们对viola的cascade+harr人脸检测的计划举办细致的先容，并为后续的要领埋下伏笔。

假设咱们现正在曾经获取了一个图像区域，咱们要决断这个区域是不是人脸，该当若何做呢？那咱们最初从这个区域提取特点，然后将特点送给分类器举办分类。

特点呢？正在viola的计划中重要运用的是harr特点，形容两个图像block之间的明暗比拟；而分类器呢，最好是又速又好，viola提出的要领是Adaboost，通过弱分类器的组合和级联实行分类职责；如若一个640*480巨细的图片，滑窗时每次挪动3个像素的线w量级的滑窗，再加上因为方向尺寸的转化，需求对图片举办缩放或者夸大，总体滑窗的数目又会上升，是以对分类器的结果央浼很是高。

因而，级联的cascade要领很好的治理了这个题目，正在初期运用很少的准备量过滤掉大部门的候选窗口，对待越难举办分类的样本就准备更众的特点来举办决断，直到总共的候选窗口的分类完毕。后续会针对检测的结果举办重叠窗口以及差异标准图像上窗口的调和。

viola最早提出来的harr特点重要是秤谌偏向和竖直偏向，后续又浮现了很是众的转化；adaboost要领正在后续也浮现了很是众的变种，这里将harr特点的转化以及adaboost的变种举办一个陈列：

根基上可能看到，以上harr的变种都是蜕化明暗比拟的准备要领。又有极少更正：如将harr特点举办组合的joint harr feature，如诈骗pixel明暗比拟举办组合的joint pixel harr feature；根基逻辑便是获取更为周密的特点形容才干，以及进步准备速率。

这对adaboost也有很是众的更正，以及training要领的更正也良众，这里对adaboost的更正举办陈列，感风趣的伙伴可能查看：

更正很是众，不外根基逻辑照样是提拔模子的表达才干；traning的更正正在此不做陈列，总结起来根基上是：难分负样本的打点，trainning结果等。

运用SVM+HOG的要领举办行人检测要领和上述计划根基同等，不外针对行人检测的场景，harr通过区域的明暗比拟准备的特点彰彰不也许太好的形容；而HOG特点自己含有必定的身分个性，正好可能形容人体如头部，手脚等差异的部位。要领的流程如下：

但上面的计划有个题目，本质上人的正面和侧面从视觉轮廓上来看，分歧很是大；譬喻车辆也雷同，从正面看，重要是挡风玻璃和前脸部门，从侧面看则是车门和轮廓部门；因而浮现了其后很是著名的dpm算法。dpm算法的思思如下：

物体都是由差异的part构成的，因为各类variations导致物体整个的视觉成效不雷同，可是有些part的转化本质上不大，是以可能演练针对差异part的检测模块；

一个物体，差异的part之间本质上是存正在自然的拓扑组织的合连，譬喻人体头大部门情景都位于躯干的上面，车大部门情景轮子的部门都正在地面上等等。也便是说这些差异的part之间的隔绝和身分合连适应一个圭臬的散布，某种身分合连很是众，而有些身分合连存正在但很少，有些则基本不存正在；

有了各个部件，有了身分合连，就可能将差异的身分合连对方向物体的进献对待成一个权重，结果由权重乞降获得是否是需求检测的方向。

守旧的方向检测要领先容到这里，而本质上后续的基于深度研习的方向检测计划众众少少参考了前面的事业，以及正在深度研习方向检测的框架中也正在勾结以上要领中的思思，后面逐一先容。

滑窗有一个题目，便是发生的候选窗口数目广大，因而有各类region proposal的计划出来，最基本的需求便是正在省略能够窗口的miss的情景下找到更少的候选窗口；从这个角度讲，金字塔+滑动窗口的计划本质上是一个100%召回的计划。

运用深度研习要领举办分类也许更好的提取特点，以及模子也许具备更壮大的形容才干；因而根基上对深度研习的运用也徐徐的从当成特点提取先进到特点提取与分类、回归等题目勾结起来的end-to-end的办法。

先先容rgbd大神的系列事业rcnn -> fast rcnn -> faster rcnn；以上事业很是有不断性，发起读者读原论文研读。

通过selective search的办法从图片中提取能够的方向的候选窗口，将窗口warp到统一个尺寸，通过卷积汇集从warp之后的候选窗口提取特点，将特点送给分类器举办分类，结果正在加上bounding box regression等操作获得更无误的方向身分。

以上计划有几个题目：1. selective search办法提取候选窗口很是耗时，同时会miss掉极少窗口；2. 从warp之后的候选窗口提取dnn特点的时期，重叠部门的卷积操作反复准备了；3. 提取特点之后再丢给SVM举办分类，逻辑上每一步都是分散演练，晦气于全体最优。

rgbd大神正在fast rcnn中提出了ROI pooling层来治理反复的卷积准备的题目，框架如下：

ROI pooling层逻辑上可能明白成，对待一个自便尺寸的box，都可能通过将这个box分成44，88等同样数目的网格，然后每个网格通过max, mean等操作准备相应的特点，就可能将差异尺寸的box转化成不异维度的特点。

还不足，是否可能简化掉最费时的selective search 提取候选窗口呢？彰彰可能。rgbd大神正在faster rcnn中引入region proposal network替换selective search，同时引入anchor box应对方向形势的转化题目。

SPP-net的重要思思是去掉原始图像上的crop/warp操作，通过正在卷积特点层上的空间金字塔池化来告终；二者的分歧可能参考这个图：

Spatial pyramid pooling的示贪图如下，是一个很是要紧的将尺寸差异等的图像pooling到不异的特点纬度的要领：

R-FCN计划也运用region proposal network提取候选窗口，同时运用和RPN同享的特点举办分类和回归，流程如下，请读者参考论文详情：

以上计划可能看到显明的先进，而且每一个先进都有要紧的背后的逻辑。几个值得合心的点重申如下：

YOLO可能以为是这类要领的开篇之作，速率很速，细致先容如下。有人说yolo的计划去除了候选窗口或者滑窗的思思，但本质上并没有，只是yolo运用对输出的图像举办网格划分来提取候选窗口云尔。

YOLO计划的输入是譬喻448*448的图片，输入是一个7*7的网格，每个网格的消息蕴涵：1. 存正在某个种别的物体的概率，譬喻有20类方向需求检测，那便是20类+1类（backgroud）；2. 对应物体的bounding box参数，运用4个数字形容；3. 对应方向的概率。

这个题目就被format成一个回归题目，448*448*3行动输入；7*7*（b*5+c）行动回归的参数，然后举办end-to-end的研习。

彰彰，YOLO的计划有几个题目：1. 针对小方向的检测成效会不太好，由于7*7的网格的划分能够太粗疏了；2. 过程众层卷积和pooling的操作，图像的边际特点能够损失较众了，而回归bounding box参数的只运用了高层的卷积层特点，会导致bounding box不无误；3. 当两个方向同时落入7*7的某一个网格中的时期，对应身分只可检测到一个物体。

SSD计划则是faster rcnn和yolo的勾结，运用了yolo end-to-end演练的思思，同时有勾结了anchor box，差异层的卷积特点的组合等计划。SSD的整个流程如下：

anchor机制的引入，以及众个卷积层特点的组合也许助助SSD获取更为无误的对方向bounding box的估量。

对排名第7的RRC 计划做一个形容，之因而先容这个要领，是由于他正在hard上的得分赶上了其他计划很是众，而且正在moderate easy上的结果也和最好的结果分歧不大，而笔者也以为这个计划背后的思思值得研习。

咱们正在做bounding box回归的时期，必定是需求极少有效的底层的边际消息的，但并不是总共的底层消息都有效，那这些消息可能通过必定的办法传达的后面的决定层；

Deformable CNN要领：是一种把DPM和CNN勾结起来的思思。咱们一同忖量一下，卷积核通常情景下都是一个固定的尺寸或者是性状，譬喻33，55；但本质上正在咱们举办方向检测的时期，咱们的方向的性状是千差万此外。譬喻人的手掌，本质上便是一个长方形或者有必定弧形的区域。那么倘若咱们可能通过某种办法将卷积核形成或者说是演练成能够的方向的部件的性状，那么他准备出来的特点就越合理。

因而咱们是否可能正在研习卷积核的时期，也引入极少可研习的卷积核的形势参数呢？谜底是相信的，这个便是deformable cnn卷积：

可能看到，研习到的deformable cnn核会效力方向的轮廓举办散布；咱们可能思睹，大概研习到的对人脸非常敏锐的核该当是一个卵形的等等。

逻辑上：deformable cnn的成效可能通过众个圭臬的卷积核组合获得，就相当于椭圆可能通过良众个矩形来近似雷同；这种组合仿佛有极少inception v3 v4内里的组合的滋味；不外我小我以为这种人制的组合能够上限会比通过参数研习的组合低，笔者以为deformable cnn的计划还诟谇常值得等候的。

根基上对待过去和现正在的要领总结得差不众了，仿佛该预测另日。不外笔者对待另日的决断通常都没有无误过，因而不敢运用另日这个字眼。可是对待方向检测的极少忖量和能够也有极少本身的决断。

思宗旨从原始图像、低层的feature map层，以及高层的语义层获取更众的消息，从而获得对方向bounding box的更无误的估量；

对bounding box的估量可能勾结图片的极少coarse-to-fine的肢解消息；

方向检测数据集的标注难度很是大，若何把其他如classfication范畴研习到的常识用于检测当中，以至是将classification的数据和检测数据集做co-training（如YOLO9000）的办法，起码可能从数据层面获取更众的消息；

更好的开导式的研习办法，人正在识别物体的时期，第一次能够只是大白这是一个独自的物体，也大白bounding box，可是不大白种别；当人类通过其他渠道研习到种别的时期，下一次就也许识别了；方向检测也是如斯，咱们不行够标注总共的物体的种别，可是若何将这种疾速研习的机制引入，也是一个题目；

RRC，deformable cnn中卷积和其他的很好的图片的操作、呆板研习的思思的勾结另日也有很大的空间；

笔者本身从来心爱很是简便的框架，譬喻cascade+harr，譬喻yolo；这种简便的框架对工程上的告终以及后续的优化供给了最众的能够性；也信奉一个真理，正在工业界该当是simple is beautiful。

到这里根基上曾经写完了，检测和识别这些根基的task的先进才也许让准备机更好的明白全国，共勉！

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