- 目标检测YOLO-V3
- 目标检测发展历程
目标检测YOLO-V3
对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，但它很难解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现目标的是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置，如 图1 所示。
目标检测发展历程
在上一节中我们学习了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）。
上一节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。
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。
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 RCNN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 RCNN模型，提出了RPN的方法来产生物体的候选区域，这一方法里面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 RCNN模型，只需要在Faster RCNN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。
以上都是基于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YOLO-V3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。
YOLO-V3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。
