我們之前處理的影像分類模型，會將影像輸入並產生一個分類結果，例如在 MNIST 問題中，分類為「數字」的類別。然而，在許多情況下，我們不僅僅想知道圖片中有物件，我們還希望能夠確定它們的精確位置。這正是物件偵測的目的。
圖片來源：YOLO v2 網站
假設我們想在一張圖片中找到一隻貓，一個非常簡單的物件偵測方法如下：
- 將圖片分割成多個小區塊。
- 對每個區塊進行影像分類。
- 將分類結果中激活值足夠高的區塊視為包含目標物件的區域。
圖片來源：練習筆記本
然而，這種方法並不理想，因為它只能非常粗略地定位物件的邊界框。為了更精確地定位，我們需要進行某種迴歸來預測邊界框的座標，而這需要特定的數據集。
這篇部落格文章對於偵測形狀提供了一個很好的入門介紹。
在這個任務中，你可能會遇到以下數據集：
- PASCAL VOC - 包含 20 個類別
- COCO - 常見物件的上下文。包含 80 個類別、邊界框和分割遮罩
對於影像分類來說，衡量演算法的表現相對簡單；但對於物件偵測，我們需要同時衡量類別的正確性以及推測邊界框位置的精確性。後者使用所謂的交集比聯集（IoU）來衡量，這是一種用來評估兩個框（或任意兩個區域）重疊程度的方法。
圖片來源：這篇優秀的 IoU 部落格文章
概念很簡單——將兩個區域的交集面積除以它們的聯集面積。對於完全相同的區域，IoU 值為 1；對於完全不相交的區域，IoU 值為 0。其他情況下，IoU 值介於 0 到 1 之間。我們通常只考慮 IoU 超過某個值的邊界框。
假設我們想衡量某個類別
- 考慮一條精度-召回曲線，該曲線顯示了檢測閾值（從 0 到 1）對應的準確性。
- 根據閾值，我們會在圖片中檢測到更多或更少的物件，並得到不同的精度和召回值。
- 曲線看起來如下：
圖片來源：NeuroWorkshop
對於給定類別
我們只考慮那些 IoU 超過某個值的檢測。例如，在 PASCAL VOC 數據集中，通常假設
圖片來源：NeuroWorkshop
物件偵測的主要評估指標稱為平均平均精度（mAP）。它是所有物件類別的平均精度值，有時也包括不同
物件偵測演算法大致分為兩類：
- 區域提議網路（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）。主要思想是生成感興趣區域（ROI），並對其運行 CNN，尋找最大激活值。這與簡單方法有些相似，但 ROI 是以更聰明的方式生成的。這類方法的主要缺點是速度較慢，因為需要對圖片進行多次 CNN 分類。
- 單次通過（YOLO、SSD、RetinaNet）方法。在這些架構中，網路設計為一次性預測類別和 ROI。
R-CNN 使用 Selective Search 生成層次結構的 ROI 區域，然後通過 CNN 特徵提取器和 SVM 分類器來確定物件類別，並通過線性迴歸確定邊界框座標。官方論文
圖片來源：van de Sande et al. ICCV’11
圖片來源：這篇部落格
這種方法與 R-CNN 類似，但區域是在卷積層應用之後定義的。
這種方法的主要思想是使用神經網路來預測 ROI，即所謂的區域提議網路。論文，2016
圖片來源：官方論文
這種演算法比 Faster R-CNN 更快。主要思想如下：
- 使用 ResNet-101 提取特徵。
- 特徵經過位置敏感分數圖處理。每個來自
$C$ 類別的物件被劃分為$k\times k$ 區域，並訓練網路預測物件的部分。 - 對於
$k\times k$ 區域中的每個部分，所有網路對物件類別進行投票，選擇得票最多的物件類別。
圖片來源：官方論文
YOLO 是一種實時的單次通過演算法。主要思想如下：
- 將圖片劃分為
$S\times S$ 區域。 - 對於每個區域，CNN 預測
$n$ 個可能的物件、邊界框座標以及置信度=概率 * IoU。
圖片來源：官方論文
繼續學習以下筆記本：
在本課中，你快速瀏覽了各種物件偵測的方法！
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- 物件偵測 by Nikhil Sardana
- 物件偵測演算法的良好比較
- 深度學習物件偵測演算法回顧
- 物件偵測基本演算法的逐步介紹
- 用 Python 實現 Faster R-CNN 進行物件偵測