導(dǎo)讀：從簡(jiǎn)單的圖像分類到3D姿勢(shì)識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺(jué)從來(lái)不缺乏有趣的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。通過(guò)肉眼我們可以檢測(cè)出一張寵物照中的貓和狗，可以識(shí)別出梵高作品《星夜》中的星星和月亮，那如何通過(guò)算法賦予機(jī)器“看”的智能，就是我們接下來(lái)要講的。

本文首先會(huì)介紹目標(biāo)檢測(cè)的概念，然后介紹一種簡(jiǎn)化了的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題——定位 + 分類以及它存在的問(wèn)題，最后由淺入深逐步進(jìn)入到目標(biāo)檢測(cè)常用的模型及方法，如 Faster R-CNN、SSD 等。這個(gè)過(guò)程中 會(huì)涉及很多細(xì)節(jié)的概念和知識(shí)點(diǎn)，具體的技術(shù)講解請(qǐng)下載下方電子書(shū)詳閱。

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1、目標(biāo)檢測(cè)常用的模型及方法
1.1R-CNN
學(xué)者們?cè)谶@個(gè)方向做了很多研究，比較有名的是 selective search 方法，具體方法這里不做詳細(xì)說(shuō)明，感興趣的讀者可以看關(guān)于 selective search 的論文。大家只要知道這是一種從圖片中選出潛在物體候選框(Regions of Interest，ROI)的方 法即可。有了獲取 ROI 的方法，接下來(lái)就可以通過(guò)分類和合并的方法來(lái)獲取最終的 目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。基于這個(gè)思路有了下面的 R-CNN 方法。

• 選出潛在目標(biāo)候選框(ROI)
• 訓(xùn)練一個(gè)好的特征提取器
• 訓(xùn)練最終的分類器
• 為每個(gè)類訓(xùn)練一個(gè)回歸模型，用來(lái)微調(diào) ROI 與真實(shí)矩形框位置和大小的偏差

1.2Fast R-CNN?
針對(duì) R-CNN 的 3 個(gè)主要問(wèn)題，我們思考一下是否有更好的解決方案。首先是速度，2000 個(gè) ROI 的 CNN 特征提取占用了大量的時(shí)間，是否可以用更好的方法，比如共享卷積層來(lái)同時(shí)處理所有 2000 個(gè) ROI ? ?其次是 CNN 的特征不會(huì)因 SVM 和回歸的調(diào)整而更新。 ?
R-CNN 的操作流程比較復(fù)雜，能否有更好的方式使得訓(xùn)練過(guò)程成為端到端的? 接下來(lái)我們將介紹 Firshick 等人于 2015 年提出的 Fast R-CNN[2]，它非常巧 妙地解決了 R-CNN 主要的幾個(gè)問(wèn)題。

1.3 Faster R-CNN?
Faster R-CNN[3] 作為目標(biāo)檢測(cè)的經(jīng)典方法在現(xiàn)今很多實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目和比賽中頻頻出現(xiàn)。其實(shí)，Faster R-CNN 就是在 Fast R-CNN 的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)小的網(wǎng)絡(luò)，直接產(chǎn)生 region proposal 來(lái)代替通過(guò)其他方法(如 selective search)得到 ROI。這 個(gè)小型的網(wǎng)絡(luò)被稱為區(qū)域預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)(Region Proposal Network，RPN)。Faster R-CNN 的訓(xùn)練流程其中的 RPN 是關(guān)鍵，其余流程基本和 Fast R-CNN一致。?
接下來(lái)我們看下 Faster R-CNN 的訓(xùn)練過(guò)程:

• 使用 ImageNet 預(yù)訓(xùn)練好的模型訓(xùn)練一個(gè) RPN 網(wǎng)絡(luò)。
• 使用 ImageNet 預(yù)訓(xùn)練好的模型，以及第(1)步里產(chǎn)生的建議區(qū)域訓(xùn)練 Fast R-CNN 網(wǎng)絡(luò)，得到物體實(shí)際類別以及微調(diào)的矩形框位置。
• 使用(2)中的網(wǎng)絡(luò)初始化 RPN，固定前面卷積層，只有調(diào)整 RPN 層的參數(shù)。
• 固定前面的卷積層，只訓(xùn)練并調(diào)整 Fast R-CNN 的 FC 層。

1.4YOLO
由于在 R-CNN 的系列算法中都需要首先獲取大量 proposal，但 proposal 之 間有很大的重疊，會(huì)帶來(lái)很多重復(fù)的工作。YOLO[5] 一改基于 proposal 的預(yù)測(cè)思路， 將輸入圖片劃分成 S*S 個(gè)小格子，在每個(gè)小格子中做預(yù)測(cè)，最終將結(jié)果合并。

接下來(lái)我們看一下 YOLO 學(xué)習(xí)的關(guān)鍵步驟:?
YOLO 對(duì)于網(wǎng)絡(luò)輸入圖片的尺寸有要求，首先需要將圖片縮放到指定尺寸 (448448)，再將圖片劃分成 SS 的小格。?
每個(gè)小格里面做這幾個(gè)預(yù)測(cè):該小格是否包含物體、包含物體對(duì)應(yīng)的矩形框 位置以及該小格對(duì)應(yīng) C 個(gè)類別的分?jǐn)?shù)是多少。

1.5 SSD?
SSD[4] 同時(shí)借鑒了 YOLO 網(wǎng)格的思想和 Faster R-CNN 的 anchor 機(jī)制，使 得 SSD 可以快速進(jìn)行預(yù)測(cè)的同時(shí)又可以相對(duì)準(zhǔn)確地獲取目標(biāo)的位置。接下來(lái)介紹SSD 的一些特點(diǎn)：

• 使用多尺度特征層進(jìn)行檢測(cè)。在 Faster Rcnn 的 RPN 中，anchor 是在主干 網(wǎng)絡(luò)的最后一個(gè)特征層上生成的，而在 SSD 中，anchor 不僅僅在最后一個(gè) 特征層上產(chǎn)生，在幾個(gè)高層特征層處同時(shí)也在產(chǎn)生 anchor。
• SSD 中所有特征層產(chǎn)生的 anchor 都將經(jīng)過(guò)正負(fù)樣本的篩選后直接進(jìn)行分類分?jǐn)?shù)以及 bbox 位置的學(xué)習(xí)。

2、目標(biāo)檢測(cè)的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用實(shí)踐
前面具體講解了目標(biāo)檢測(cè)的技術(shù)應(yīng)用，技術(shù)如何和產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，發(fā)揮出最大的價(jià)值，也是我們最為關(guān)注的。?
在經(jīng)濟(jì)穩(wěn)預(yù)期的形勢(shì)下，國(guó)內(nèi)制造業(yè)企業(yè)正在加快轉(zhuǎn)型升級(jí)的步伐。阿里作為一家有情懷和使命感的科技公司，我們希望通過(guò)技術(shù)手段來(lái)幫助傳統(tǒng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

在光伏行業(yè)，質(zhì)檢環(huán)節(jié)長(zhǎng)期面臨專業(yè)度高、招工難、人力不足等問(wèn)題。工業(yè)自動(dòng)化水平較高的德國(guó)曾推出過(guò)組件 EL 質(zhì)檢技術(shù)，但只針對(duì)典型缺陷，僅能做到輔助人工(無(wú)法替代人工)。在國(guó)內(nèi)，光伏企業(yè)在智能 AI 識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域做了近 10 年的嘗試，但多晶電池和組件的自動(dòng)質(zhì)檢遠(yuǎn)未達(dá)到工業(yè)生產(chǎn)水平。

本文將重點(diǎn)介紹阿里推出的單晶、多晶組件 EL 質(zhì)檢功能，目前已在產(chǎn)線運(yùn)行且精度穩(wěn)定在 95% 以上。AI檢測(cè)在工業(yè)視覺(jué)“降本增效”領(lǐng)域上已經(jīng)有了非常明顯的優(yōu)勢(shì)。阿里云未來(lái)將與更多的企業(yè)聯(lián)合，書(shū)寫(xiě)智能制造新篇章。

原文鏈接
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的开放下载！从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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