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PS：大司马金轮，技术教程：点击查看

大家好，我是 Jack。

承诺的图解 AI 算法系列教程 ，今天咱们继续！

这个系列一直写的比较随性，想写哪个算法就写了哪个，毫无章法 。

「修炼开始」一文带你入门深度学习

保姆级教程：硬核图解Transformer

嘿 ，来聚个类！

好在，文章质量都还不错，虽然硬核了点 ，但从各方面的反馈来看，还是有不少朋友喜欢看的。

今天，聊一聊人工智能 ，计算机视觉方向的重头戏。

我们都知道，CV 领域最常规的三大任务是：图像分类、目标检测 、图像分割 。

图像的分类和分割算法实战教程，我在2019年就出过了 ，想看可以往前翻一翻。

目前 ，就差目标检测还没写过，虽迟但到，今天它来了！

目标检测

目标检测 ，应用非常广，是非常重要的技术储备。

目标检测落地场景丰富，可用度非常高 ，人脸识别、智能安防系统、无人驾驶 、无人机等各个领域，目标检测都是核心技术 。

举个例子，无人机领域 ，画面中的车辆、行人等目标的检测。

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军事上，目标的精准打击，也都有目标检测的身影。

生活上 ，我们也可以利用检测做很多事情，随手一拍 。

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目标检测检测出物体，车辆、树木 ，可能有些人会问 ，这个检测出来有啥用？

那要是在此基础上，再识别出这些是什么车 、什么树？

宝马，奥迪 ，还是比亚迪？

杨树，柳树，还是白杨树？

再比如 ，什么品种的猫猫狗狗，什么品牌的衣帽鞋袜。

万物皆可识别，只需随手一拍。这就是很多做视觉的公司 ，都在做的重点方向 。

这也是，目标检测+细分类的技术应用的场景之一 。先检测出画面中的目标，再将检测出的目标送入更细粒度的分类网络 ，识别出堪比人，甚至远超人的精细水平。

目标检测，专业一点的概念就是：解决“在哪里？是什么？”的问题 ，即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么。

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基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：

  • Two Stage：两阶段目标检测

  • One Stage：端到端目标检测

Two Stage

Two Stage 是2013年到2015年的主流算法 ，后来逐渐发展为 One Stage 端到端的目标检测算法 。

Two Stage 算法是先进行区域生成，该区域称之为 region proposal（简称RP，一个有可能包含待检物体的预选框） ，再通过卷积神经网络进行样本分类。

任务流程：特征提取 --> 生成RP --> 分类/定位回归。

常见 Two Stage 目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN 、Faster R-CNN 和 R-FCN 等 。

One Stage

不用 RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。

任务流程：特征提取–> 分类/定位回归。

常见的 One Stage 目标检测算法有：YOLO 系列、SSD 系列、Anchor Free 系列等 。

如今，比较常用 、实用的目标检测算法都是 One Stage 的。

从前 ，一般讲解目标检测都是从两阶段的 R-CNN 系列开始，但说实话，有些老了 ，一阶段的 YOLO 从 v1 都发展到 v5 了。

但并不代表 Faster R-CNN 这些就没有学的必要，目标检测的基础，还是很有必要学习一番的 ，并且不少公司其实还在用这些算法 。

现在，一般公司面试，都爱问 YOLO 系列的算法 ，YOLO v4 、YOLO v5 这些。

今天 ，先来个比较基础的，我们从 YOLO v1 谈起。

YOLO v1

YOLO 的名字还是很霸气的：You Only Look Once 。

YOLO 之父是 Joseph Redmon，v1 - v3 是他的作品 ，篇篇顶会，性能也是，开源口碑非常好 。

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可惜 ，发布完 v3 就退圈了，后续的 v4 - v5 ，都是其他团队接手了。

在讲解 YOLO v1 之前 ，重申一下我们的任务：在一张图片中找出物体，并给出它的类别和位置。

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YOLO v1 的核心思想是：采用利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box 的位置和 bounding box 所属的类别 。

为了照顾新人 ，这里解释下 bounding box ，即检测框，就是目标外围带颜色的框框 ，一般简称 bbox。

YOLO v1 的实现 ，是将一幅图像分成 SxS 个网格(grid cell)。

哪个目标物体的中心落在这个网格中，则这个网格负责预测这个目标 。

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论文中，是将图像分为 7x7 的网格 ，即上文中的 S=7。如上图所示，红色的点，就是负责检测狗的。

网络结构

YOLO v1目标检测一共三个步骤：

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  • resize图片尺寸

  • 输入网络 ，出结果

  • NMS

第一步，resize 很好理解，属于深度学习的常规操作 ，就是为了将不同尺寸的图片适配到统一的网络结构中，需要 resize 到相同的尺寸 。

论文提出的这个网络结构，输入层的尺寸是 448x448 ，因此在将图片送入网络前，需要将图片 resize 到 448x448。

我们直接看下网络结构，精髓都在这里：

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这里设计得很巧妙 ，可以看到网络的最终输出是 7×7×30。还是以这个狗为例 ，7x7 很好理解，图像分为 7x7 个区域进行预测 。

最终输出 tensor 的前五个数值，分别是 bbox 的 x,y,w,h,c ，即 bbox 的中心坐标 x,y，bbox 的宽高 w,h，bbox 的置信度。

置信度就是算法的自信心得分 ，越高表示越坚信这个检测的目标没错。

而一个中心点，会检测 2 个 bbox ，这个操作可以减少漏检 ，因为可以适应不同形状的 bbox，进而提高bbox 的准确率 。

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2 个 bbox 都会保留，最后通过 NMS 选择出最佳的 bbox ，这个操作最后再讲 。

而后面的 20 个，就是类别的概率，YOLO v1 是在 VOC 数据集上训练的 ，因此一共 20 个类。

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因此 ，tensor 总共加起来就是 7×7×(2×5+20)，写成公式就是：SxSx(Bx5+C)。

这里的问题，可以当作回归问题来解决的 。所有的输出包括坐标和宽高都定义在0到1之间。

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来看一下每个单元格预测的B个(x,y,w,h,confidence)的向量和C的条件概率中 ，每个参数的含义(假设图片宽为高为，将图片分为：

(x,y)是bbox的中心相对于单元格的offset

对于下图中蓝色框的那个单元格坐标为，假设它预测的输出是红色框的bbox,设bbox的中心坐标为 ，那么最终预测出来的是经过归一化处理的，表示的是中心相对于单元格的offset，计算公式如下：

(w,h)是bbox相对于整个图片的比例

预测的 bbox 的宽高为  ，表示的是 bbox 的是相对于整张图片的占比，计算公式如下：

confidence

这个置信度是由两部分组成，一是格子内是否有目标 ，二是bbox的准确度。定义置信度为 Object  。

这里，如果格子内有物体，则 Object  ，此时置信度等于IoU。如果格子内没有物体 ，则 Object ，此时置信度为0。

C类的条件概率

条件概率定义为 Class Object ，表示该单元格存在物体且属于第 i 类的概率 。

在测试的时候每个单元格预测最终输出的概率定义为：

NMS

经过网络处理后 ，将 的结果送入 NMS ，最后即可得到最终的输出框结果。

NMS，即非极大值抑制 ，就是将一些冗余框去掉，示意图如下：

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NMS 别看简单，面试常考题 ，比如动手实现一个 NMS 代码之类的。

这个概念千万不要懵懵懂懂，细节决定成败 。省着被嘲讽：NMS都不会，做什么Detection！

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学 NMS  ，先要理解 IOU。

IOU 即Intersection over Union，也就是两个box区域的交集比上并集，下面的示意图就很好理解 ，用于确定两个框的位置像素距离。

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  • 首先计算两个box左上角点坐标的最大值和右下角坐标的最小值

  • 然后计算交集面积

  • 最后把交集面积除以对应的并集面积

就这简单 ，NMS 就是通过计算 IOU 来去除冗余框的，具体的实现思路如下 。

以下图为例，进行说明：

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就像上面的图片一样 ，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的 。

非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框 ，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 分别为A、B、C 、D、E、F。

(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;

(2)假设B 、D与F的重叠度超过阈值 ，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。

(3)从剩下的矩形框A、C 、E中，选择概率最大的E ，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框 。

就这样一直重复 ，找到所有被保留下来的矩形框。

代码实现：

# --------------------------------------------------------
# Fast R-CNN
# Copyright (c) 2015 Microsoft
# Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]
# Written by Ross Girshick
# --------------------------------------------------------

import numpy as np

def py_cpu_nms(dets, thresh):
    """Pure Python NMS baseline."""
    #x1、y1	、x2、y2、以及score赋值
    x1 = dets[:, 0]                     # pred bbox top_x
    y1 = dets[:, 1]                     # pred bbox top_y
    x2 = dets[:, 2]                     # pred bbox bottom_x
    y2 = dets[:, 3]                     # pred bbox bottom_y
    scores = dets[:, 4]              # pred bbox cls score
    #每一个检测框的面积
    areas = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1)    # pred bbox areas
    order = scores.argsort()[::-1]              # 对pred bbox按score做降序排序，对应step-2
    #保留的结果框集合
    keep = []    
    while order.size > 0:
        i = order[0]          # top-1 score bbox
        keep.append(i)   #保留该类剩余box中得分最高的一个
        #得到相交区域,左上及右下
        xx1 = np.maximum(x1[i], x1[order[1:]])   # top-1 bbox（score最大）与order中剩余bbox计算NMS
        yy1 = np.maximum(y1[i], y1[order[1:]])
        xx2 = np.minimum(x2[i], x2[order[1:]])
        yy2 = np.minimum(y2[i], y2[order[1:]])
        
        #计算相交的面积,不重叠时面积为0
        w = np.maximum(0.0, xx2 - xx1 + 1)
        h = np.maximum(0.0, yy2 - yy1 + 1)
        inter = w * h
        #计算IoU：重叠面积 /（面积1+面积2-重叠面积）
        ovr = inter / (areas[i] + areas[order[1:]] - inter)
        #保留IoU小于阈值的box
        inds = np.where(ovr <= thresh)[0]     # 这个操作可以对代码断点调试理解下，结合step-3，我们希望剔除所有与当前top-1 bbox IoU > thresh的冗余bbox	，那么保留下来的bbox，自然就是ovr <= thresh的非冗余bbox，其inds保留下来	，作进一步筛选
        #因为ovr数组的长度比order数组少一个，所以这里要将所有下标后移一位
        order = order[inds + 1]   # 保留有效bbox，就是这轮NMS未被抑制掉的幸运儿	，为什么 + 1？因为ind = 0就是这轮NMS的top-1，剩余有效bbox在IoU计算中与top-1做的计算，inds对应回原数组	，自然要做 +1 的映射，接下来就是step-4的循环

    return keep    # 最终NMS结果返回

if __name__ == '__main__':
    dets = np.array([[100,120,170,200,0.98],
                     [20,40,80,90,0.99],
                     [20,38,82,88,0.96],
                     [200,380,282,488,0.9],
                     [19,38,75,91, 0.8]])

    py_cpu_nms(dets, 0.5)

LOSS

从图片 resize 到网络结构，再到 NMS 都讲完了 ，最后再说下算法的重中之重 ，损失函数。

损失函数是一个复合损失函数，一共是 5 项相加：

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更详细的注释，可以看这张图：

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简单解释下：

所有的损失都是使用平方和误差公式 ，暂时先不看公式中的 与 ，输出的预测数值以及所造成的损失有:

  1. 预测框的中心点  。造成的损失是图五中的第一行。其中 为控制函数，在标签中包含物体的那些格点处 ，该值为 1 ；若格点不含有物体，该值为 0。也就是只对那些有真实物体所属的格点进行损失计算，若该格点不包含物体 ，那么预测数值不对损失函数造成影响 。 数值与标签用简单的平方和误差。

  2. 预测框的宽高 。造成的损失是图五的第二行 。 的含义一样，也是使得只有真实物体所属的格点才会造成损失。这里对 在损失函数中的处理分别取了根号，原因在于 ，如果不取根号，损失函数往往更倾向于调整尺寸比较大的预测框。例如，20 个像素点的偏差 ，对于 800x600 的预测框几乎没有影响 ，此时的IOU数值还是很大，但是对于 30x40 的预测框影响就很大 。取根号是为了尽可能的消除大尺寸框与小尺寸框之间的差异 。

  3. 第三行与第四行，都是预测框的置信度C。当该格点不含有物体时 ，即 =1， 该置信度的标签为0；若含有物体时，该置信度的标签为预测框与真实物体框的IOU数值（IOU计算公式为：两个框交集的面积除以并集的面积）。

  4. 第五行为物体类别概率P ，对应的类别位置，该标签数值为1，其余位置为0 ，与分类网络相同 。

此时再来看 与 ，YOLO 面临的物体检测问题，是一个典型的类别数目不均衡的问题。其中 49 个格点 ，含有物体的格点往往只有 3 、4 个，其余全是不含有物体的格点。此时如果不采取点措施，那么物体检测的mAP不会太高 ，因为模型更倾向于不含有物体的格点 。 与 的作用 ，就是让含有物体的格点，在损失函数中的权重更大，让模型更加“重视 ”含有物体的格点所造成的损失。在论文中 ， 与 的取值分别为 5 与 0.5 。

最后

YOLO v1 的代码实现，有很多，Pytorch 和 Tensorflow 等各种版本都有 ，因为毕竟属于出名算法 。

Github 一搜，找个 Star 高的即可。

最后再送大家一本，帮助我拿到 BAT 等一线大厂 offer 的数据结构刷题笔记 ，是一位 Google 大神写的，对于算法薄弱或者需要提高的同学都十分受用：

谷歌和阿里大佬的Leetcode刷题笔记

以及我整理的 BAT 算法工程师学习路线，书籍+视频 ，完整的学习路线和说明，对于想成为算法工程师的，绝对能有所帮助（提取码：jack）：

我是如何成为算法工程师的 ，超详细的学习路线

PS：大司马金轮 ，技术教程：点击查看

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