深度学习——目标检测原理

摘要

本文将介绍的是的目标检测的一些相关问题。主要是介绍一下目标检测的一些概念。

目标检测发展

图像分类处理基本流程，先使用卷积神经网络提取图像特征，然后再用这些特征预测分类概率，根据训练样本标签建立起分类损失函数，开启端到端的训练，如 图2 所示。

但对于目标检测问题，按照 图2 的流程则行不通。因为在图像分类任务中，对整张图提取特征的过程中没能体现出不同目标之间的区别，最终也就没法分别标示出每个物体所在的位置 。

为了解决这个问题，结合图片分类任务取得的成功经验，我们可以将目标检测任务进行拆分。假设我们现在有某种方式可以在输入图片上生成一系列可能包含物体的区域，这些区域称为候选区域，在一张图上可以生成很多个候选区域。然后对每个候选区域，可以把它单独当成一幅图像来看待，使用图像分类模型对它进行分类，看它属于哪个类别或者背景（即不包含任何物体的类别）。我们学过如何解决图像分类任务，使用卷积神经网络对一幅图像进行分类不再是一件困难的事情。那么，现在问题的关键就是如何产生候选区域？比如我们可以使用穷举法来产生候选区域，如图3所示。（有什么方法可以产生候选区来提供一个的采样。）

A为图像上的某个像素点，B为A右下方另外一个像素点，A、B两点可以确定一个矩形框，记作AB。

• 如图3（a）所示：A在图片左上角位置，B遍历除A之外的所有位置，生成矩形框A1B1, …, A1Bn, …
• 如图3（b）所示：A在图片中间某个位置，B遍历A右下方所有位置，生成矩形框AkB1, …, AkBn, …

当A遍历图像上所有像素点，B则遍历它右下方所有的像素点，最终生成的矩形框集合{AiBj}将会包含图像上所有可以选择的区域。

只要我们对每个候选区域的分类足够的准确，则一定能找到跟实际物体足够接近的区域来。穷举法也许能得到正确的预测结果，但其计算量也是非常巨大的，其所生成的总候选区域数目约为W^2*H^2/4，假设H=W=100H=W=100H=W=100，总数将会达到2.5×10^7个，如此多的候选区域使得这种方法几乎没有什么实用性。但是通过这种方式，我们可以看出，假设分类任务完成的足够完美，从理论上来讲检测任务也是可以解决的，亟待解决的问题是如何设计出合适的方法来产生候选区域。

科学家们开始思考，是否可以应用传统图像算法先产生候选区域，然后再用卷积神经网络对这些区域进行分类？

• 2013年，​​Ross Girshick​​​ 等人于首次将CNN的方法应用在目标检测任务上，他们使用传统图像算法​​Selective Search​​产生候选区域，取得了极大的成功，这就是对目标检测领域影响深远的区域卷积神经网络(R-CNN)模型。
• 2015年，​​Ross Girshick​​ 对此方法进行了改进，提出了Fast R-CNN模型。通过将不同区域的物体共用卷积层的计算，大大缩减了计算量，提高了处理速度，而且还引入了调整目标物体位置的回归方法，进一步提高了位置预测的准确性。
• 2015年，​​Shaoqing Ren​​ 等人提出了Faster R-CNN模型，提出了RPN的方法来产生物体的候选区域，这一方法不再需要使用传统的图像处理算法来产生候选区域，进一步提升了处理速度。
• 2017年，​​Kaiming He​​ 等人提出了Mask R-CNN模型，只需要在Faster R-CNN模型上添加比较少的计算量，就可以同时实现目标检测和物体实例分割两个任务。
• 上都是基于R-CNN系列的著名模型，对目标检测方向的发展有着较大的影响力。此外，还有一些其他模型，比如​​SSD​​​、YOLO(​​1​​​, ​​2​​​, ​​3​​​)、​​R-FCN​​等也都是目标检测领域流行的模型结构。

R-CNN的系列算法分成两个阶段，先在图像上产生候选区域，再对候选区域进行分类并预测目标物体位置，它们通常被叫做两阶段检测算法。SSD和YOLO算法则只使用一个网络同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置，所以它们通常被叫做单阶段检测算法。由于篇幅所限，本章将重点介绍YOLOv3算法，并用其完成林业病虫害检测任务，主要涵盖如下内容：

• 图像检测基础概念：介绍与目标检测相关的基本概念，包括边界框、锚框和交并比等。
• 林业病虫害数据集：介绍数据集结构及数据预处理方法。
• YOLOv3目标检测模型：介绍算法原理，及如何应用林业病虫害数据集进行模型训练和测试。

目标检测基础概念

边界框（bounding box）

检测任务需要同时预测物体的类别和位置，因此需要引入一些跟位置相关的概念。通常使用边界框（bounding box，bbox）来表示物体的位置，边界框是正好能包含物体的矩形框，如 图4 所示，图中3个人分别对应3个边界框。

 要完成一项检测任务，我们通常希望模型能够根据输入的图片，输出一些预测的边界框，以及边界框中所包含的物体的类别或者说属于某个类别的概率，例如这种格式: [L,P,x1,y1,x2,y2][L, P, x_1, y_1, x_2, y_2][L,P,x1,y1,x2,y2]，其中LLL是类别标签，PPP是物体属于该类别的概率。一张输入图片可能会产生多个预测框，接下来让我们一起学习如何完成这项任务

在目标检测任务中，通常会以某种规则在图片上生成一系列锚框(什么样的规则……)，将这些锚框当成可能的候选区域。模型对这些候选区域是否包含物体进行预测，如果包含目标物体，则还需要进一步预测出物体所属的类别。还有更为重要的一点是，由于锚框位置是固定的，它不大可能刚好跟物体边界框重合，所以需要在锚框的基础上进行微调以形成能准确描述物体位置的预测框，模型需要预测出微调的幅度。在训练过程中，模型通过学习不断的调整参数，最终能学会如何判别出锚框所代表的候选区域是否包含物体，如果包含物体的话，物体属于哪个类别，以及物体边界框相对于锚框位置需要调整的幅度。不同的模型往往有着不同的生成锚框的方式，在后面的内容中，会详细介绍YOLOv3算法里面产生锚框的规则，理解了它的设计方案，也很容易类推到其它模型上。

思考：两个矩形框之间的相对位置关系，除了上面的示意图之外，还有哪些可能，上面的公式能否覆盖所有的情形？

问题：什么情况下两个矩形框的IoU等于1？、什么情况下两个矩形框的IoU等于0？

数据预处理

在计算机视觉中，通常会对图像做一些随机的变化，产生相似但又不完全相同的样本。主要作用是扩大训练数据集，抑制过拟合，提升模型的泛化能力，常用的方法主要有以下几种：

• 随机改变亮暗、对比度和颜色
• 随机填充
• 随机裁剪
• 随机缩放
• 随机翻转
• 随机打乱真实框排列顺序

随机改变亮暗、对比度和颜色等

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
@version: 1.0
@author: xjl
@file: 随机改变亮暗对比度和颜色等.py
@time: 2021/3/3 9:20
"""
import numpy as np
import cv2
from PIL import Image, ImageEnhance
import random
import matplotlib.pyplot as plt


# 随机改变亮暗、对比度和颜色等
def random_distort(img):
    # 随机改变亮度
    def random_brightness(img, lower=0.5, upper=1.5):
        e = np.random.uniform(lower, upper)
        return ImageEnhance.Brightness(img).enhance(e)

    # 随机改变对比度
    def random_contrast(img, lower=0.5, upper=1.5):
        e = np.random.uniform(lower, upper)
        return ImageEnhance.Contrast(img).enhance(e)

    # 随机改变颜色
    def random_color(img, lower=0.5, upper=1.5):
        e = np.random.uniform(lower, upper)
        return ImageEnhance.Color(img).enhance(e)

    ops = [random_brightness, random_contrast, random_color]
    np.random.shuffle(ops)

    img = Image.fromarray(img)
    img = ops[0](img)
    img = ops[1](img)
    img = ops[2](img)
    img = np.asarray(img)

    return img


# 定义可视化函数，用于对比原图和图像增强的效果
def visualize(srcimg, img_enhance):
    # 图像可视化
    plt.figure(num=2, figsize=(6, 12))
    plt.subplot(1, 2, 1)
    plt.title('Src Image', color='#0000FF')
    plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
    plt.imshow(srcimg)  # 显示原图片

    # 对原图做 随机改变亮暗、对比度和颜色等 数据增强
    srcimg_gtbox = records[0]['gt_bbox']
    srcimg_label = records[0]['gt_class']

    plt.subplot(1, 2, 2)
    plt.title('Enhance Image', color='#0000FF')
    plt.axis('off')  # 不显示坐标轴
    plt.imshow(img_enhance)


image_path = records[0]['im_file']
print("read image from file {}".format(image_path))
srcimg = Image.open(image_path)
# 将PIL读取的图像转换成array类型
srcimg = np.array(srcimg)

# 对原图做 随机改变亮暗、对比度和颜色等 数据增强
img_enhance = random_distort(srcimg)
visualize(srcimg, img_enhance)


# 随机填充
def random_expand(img, gtboxes, max_ratio=4., fill=None, keep_ratio=True, thresh=0.5):
    if random.random() > thresh:
        return img, gtboxes

    if max_ratio < 1.0:
        return img, gtboxes

    h, w, c = img.shape
    ratio_x = random.uniform(1, max_ratio)
    if keep_ratio:
        ratio_y = ratio_x
    else:
        ratio_y = random.uniform(1, max_ratio)
    oh = int(h * ratio_y)
    ow = int(w * ratio_x)
    off_x = random.randint(0, ow - w)
    off_y = random.randint(0, oh - h)

    out_img = np.zeros((oh, ow, c))
    if fill and len(fill) == c:
        for i in range(c):
            out_img[:, :, i] = fill[i] * 255.0

    out_img[off_y:off_y + h, off_x:off_x + w, :] = img
    gtboxes[:, 0] = ((gtboxes[:, 0] * w) + off_x) / float(ow)
    gtboxes[:, 1] = ((gtboxes[:, 1] * h) + off_y) / float(oh)
    gtboxes[:, 2] = gtboxes[:, 2] / ratio_x
    gtboxes[:, 3] = gtboxes[:, 3] / ratio_y

    return out_img.astype('uint8'), gtboxes


# 对原图做 随机改变亮暗、对比度和颜色等 数据增强
srcimg_gtbox = records[0]['gt_bbox']
img_enhance, new_gtbox = random_expand(srcimg, srcimg_gtbox)
visualize(srcimg, img_enhance)


def multi_box_iou_xywh(box1, box2):
    """
    In this case, box1 or box2 can contain multi boxes.
    Only two cases can be processed in this method:
       1, box1 and box2 have the same shape, box1.shape == box2.shape
       2, either box1 or box2 contains only one box, len(box1) == 1 or len(box2) == 1
    If the shape of box1 and box2 does not match, and both of them contain multi boxes, it will be wrong.
    """
    assert box1.shape[-1] == 4, "Box1 shape[-1] should be 4."
    assert box2.shape[-1] == 4, "Box2 shape[-1] should be 4."

    b1_x1, b1_x2 = box1[:, 0] - box1[:, 2] / 2, box1[:, 0] + box1[:, 2] / 2
    b1_y1, b1_y2 = box1[:, 1] - box1[:, 3] / 2, box1[:, 1] + box1[:, 3] / 2
    b2_x1, b2_x2 = box2[:, 0] - box2[:, 2] / 2, box2[:, 0] + box2[:, 2] / 2
    b2_y1, b2_y2 = box2[:, 1] - box2[:, 3] / 2, box2[:, 1] + box2[:, 3] / 2

    inter_x1 = np.maximum(b1_x1, b2_x1)
    inter_x2 = np.minimum(b1_x2, b2_x2)
    inter_y1 = np.maximum(b1_y1, b2_y1)
    inter_y2 = np.minimum(b1_y2, b2_y2)
    inter_w = inter_x2 - inter_x1
    inter_h = inter_y2 - inter_y1
    inter_w = np.clip(inter_w, a_min=0., a_max=None)
    inter_h = np.clip(inter_h, a_min=0., a_max=None)

    inter_area = inter_w * inter_h
    b1_area = (b1_x2 - b1_x1) * (b1_y2 - b1_y1)
    b2_area = (b2_x2 - b2_x1) * (b2_y2 - b2_y1)

    return inter_area / (b1_area + b2_area - inter_area)


def box_crop(boxes, labels, crop, img_shape):
    x, y, w, h = map(float, crop)
    im_w, im_h = map(float, img_shape)

    boxes = boxes.copy()
    boxes[:, 0], boxes[:, 2] = (boxes[:, 0] - boxes[:, 2] / 2) * im_w, (
            boxes[:, 0] + boxes[:, 2] / 2) * im_w
    boxes[:, 1], boxes[:, 3] = (boxes[:, 1] - boxes[:, 3] / 2) * im_h, (
            boxes[:, 1] + boxes[:, 3] / 2) * im_h

    crop_box = np.array([x, y, x + w, y + h])
    centers = (boxes[:, :2] + boxes[:, 2:]) / 2.0
    mask = np.logical_and(crop_box[:2] <= centers, centers <= crop_box[2:]).all(
        axis=1)

    boxes[:, :2] = np.maximum(boxes[:, :2], crop_box[:2])
    boxes[:, 2:] = np.minimum(boxes[:, 2:], crop_box[2:])
    boxes[:, :2] -= crop_box[:2]
    boxes[:, 2:] -= crop_box[:2]

    mask = np.logical_and(mask, (boxes[:, :2] < boxes[:, 2:]).all(axis=1))
    boxes = boxes * np.expand_dims(mask.astype('float32'), axis=1)
    labels = labels * mask.astype('float32')
    boxes[:, 0], boxes[:, 2] = (boxes[:, 0] + boxes[:, 2]) / 2 / w, (
            boxes[:, 2] - boxes[:, 0]) / w
    boxes[:, 1], boxes[:, 3] = (boxes[:, 1] + boxes[:, 3]) / 2 / h, (
            boxes[:, 3] - boxes[:, 1]) / h

    return boxes, labels, mask.sum()


# 随机缩放
def random_interp(img, size, interp=None):
    interp_method = [
        cv2.INTER_NEAREST,
        cv2.INTER_LINEAR,
        cv2.INTER_AREA,
        cv2.INTER_CUBIC,
        cv2.INTER_LANCZOS4,
    ]
    if not interp or interp not in interp_method:
        interp = interp_method[random.randint(0, len(interp_method) - 1)]
    h, w, _ = img.shape
    im_scale_x = size / float(w)
    im_scale_y = size / float(h)
    img = cv2.resize(
        img, None, None, fx=im_scale_x, fy=im_scale_y, interpolation=interp)
    return img


# 对原图做 随机改变亮暗、对比度和颜色等 数据增强
img_enhance = random_interp(srcimg, 640)
visualize(srcimg, img_enhance)


# 随机翻转
def random_flip(img, gtboxes, thresh=0.5):
    if random.random() > thresh:
        img = img[:, ::-1, :]
        gtboxes[:, 0] = 1.0 - gtboxes[:, 0]
    return img, gtboxes


# 对原图做 随机改变亮暗、对比度和颜色等 数据增强
img_enhance, box_enhance = random_flip(srcimg, srcimg_gtbox)
visualize(srcimg, img_enhance)

# 随机打乱真实框排列顺序
def shuffle_gtbox(gtbox, gtlabel):
    gt = np.concatenate(
        [gtbox, gtlabel[:, np.newaxis]], axis=1)
    idx = np.arange(gt.shape[0])
    np.random.shuffle(idx)
    gt = gt[idx, :]
    return gt[:, :4], gt[:, 4]


# 图像增广方法汇总
def image_augment(img, gtboxes, gtlabels, size, means=None):
    # 随机改变亮暗、对比度和颜色等
    img = random_distort(img)
    # 随机填充
    img, gtboxes = random_expand(img, gtboxes, fill=means)
    # 随机裁剪
    img, gtboxes, gtlabels, = random_crop(img, gtboxes, gtlabels)
    # 随机缩放
    img = random_interp(img, size)
    # 随机翻转
    img, gtboxes = random_flip(img, gtboxes)
    # 随机打乱真实框排列顺序
    gtboxes, gtlabels = shuffle_gtbox(gtboxes, gtlabels)

    return img.astype('float32'), gtboxes.astype('float32'), gtlabels.astype('int32')

img_enhance, img_box, img_label = image_augment(srcimg, srcimg_gtbox, srcimg_label, size=320)
visualize(srcimg, img_enhance)

博文参考