目标检测研究综述+LocNet

01 localization accuracy

更准确的bounding box,提高IOU

02 目标检测的发展

1、传统的目标检测(滑动窗口的框架)

(1).滑动窗口 (2).提取特征(SIFT,HOG,LBP) (3).分类器(SVM)

2、基于深度学习的目标检测

d 具体发展

(1).R-CNN

Motivation:目标检测进展缓慢,CNN在图片分类中取得重大成功

Contribution:应用CNN将检测问题转化成分类问题

RCNN

(2).SPPNet

Motivation:CNN要求输入图片尺寸固定

Contribution:引入SPP层解除固定尺寸约束

SPPNet

(3).Fast R-CNN

Motivation:候选框的重复计算问题

Contribution: 加入RoI池化层、将BB回归融入网络

Fast R-CNN

(4).faster RCNN

Motivation: Selective Search作为一个独立的操作,速度依然不够快。

Contribution:抛弃了Selective Search,引入了RPN网络,使得区域提名、分类、回归一起共用卷积特征,从而得到了进一步的加速。

faster rcnn

(5).YOLO

Motivation:先前提出的算法都是将检测问题转化为分类解决

Contribution:将检测回归到回归方法,提高实时性能

YOLO

(6).SSD

Motivation:yolo S×S的网格就是一个比较启发式的策略,难以检测小目标

Contribution:借鉴了Faster R-CNN中的Anchor机制,使用了多尺度特征金字塔

SSD

03 目标检测的几个名词

(1).MAP(mean average precision)

每一个类别都可以根据recall和precision绘制一条曲线,那么AP就是该曲线下的面积,而mAP是多个类别AP的平均值,这个值介于0到1之间,且越大越好。这个指标是目标检测算法最为重要的一个。

(2).IOU

绿色框是人工标注的groundtruth,红色框是目标检测算法最终给出的结果,显然绿色框对于飞机这个物体检测的更加准确(机翼机尾都全部包含在绿色框中),IOU正是表达这种bounding box和groundtruth的差异的指标。算法产生的bbox VS 人工标注的数据。

IOU定义了两个bounding box的重叠度,可以说,当算法给出的框和人工标注的框差异很小时,或者说重叠度很大时,可以说算法产生的boundingbox就很准确。

矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为:

IOU=(A∩B)/(A∪B)

(3). NMS(非极大值抑制)

目标检测算法一般会给出目标很多的粗略结果,对一个目标成百上千的粗略结果都进行调整肯定是不可行的。那么我们就需要对这些粗略结果先进行一个大体的挑选。挑选出其中最具代表性的结果。再对这些挑选后的结果进行调整,这样可以加快算法效率。

消除多余的框,找到最佳的bbox

根据这些框的分类器类别分类概率做排序: 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

(4) 边界框回归(Bounding-box regression )

由前面介绍的IOU指标可知,这里算法给出的红色框可以认为是检测失败的,因为它和绿色的groundtruth的 IOU值小于了0.5,也就是说重叠度不够。那么我们就需要对这个红色框进行微调。使得经过微调后的窗口跟Ground Truth 更接近 。

红色的框 P 代表原始的Proposal **绿色的框 G **代表目标的 Ground Truth 目标是:寻找一种关系使得输入原始的窗口 P 经过映射得到一个跟真实窗口 G 更接近的回归窗口 G~G~≈G

04 从CVPR2016看目标检测的发展趋势

(a)检测精度 如何提高检测精度的指标mAP? 代表性的工作是ResNet、ION和HyperNet

(b)识别效率 如何提高检测速度? YOLO:这个工作在识别效率方面的优势很明显,可以做到每秒钟45帧图像,处理视频是完全没有问题的

(c)定位精度 如何产生更准确的bounding box? 如何逐步提高评价参数IOU?(Pascal VOC中,这个值为0.5) LocNet:抛弃boundingbox回归,利用概率模型(本文)

从单纯的一律追求检测精度,到想方法加快检测结果,到最后追求更加准确的结果。侧面反映了目标检测研究的不断进步*。

05 LocNet:Improving localization accuracy for object detection

1. background

  • localization accuracy 少人问津
  • PASCAL VOC IOU=0.5 (object has been successfully detected)
  • Real life higher localization accuracy (e.g. IoU> 0.7) is normally required
  • COCO detection challenge 把IOU值也作为了最终的评价指标(MAP+IOU)
  • 提高目标检测的IOU(而不仅是MAP)将会成为未来目标检测的主要挑战。
  • 传统的bbox回归:尝试直接通过回归的方式直接得到bbox的坐标,很难得到很准确的bbox。

2. Contributions

  • 可以很方便的和现在最先进的目标检测系统结合
  • 提出了两种基于行列的概率模型解决定位准确率,而不是回归的方式,并与回归方式进行了 对比
  • 对传统方法和最先进的方法不同iou下的map都有所提高
  • 未来可以完全取代bbox回归的方法

3.两种概率模型

黄色框是检测系统给出的,红色框是由黄色框扩大常数倍得到的search region,LOCNet会在这个搜索区域建立概率模型得到最终的定位区域蓝色框

  • 边界概率: 计算该行或该列是目标边界的概率(所以,行列两个概率图各选两个极大值,即可得到目标边界)
  • in-out概率: 计算目标在该行或该列的概率(所以,行列两个概率图分别选择最高并且最平滑的区域,即可得到目标的区域)

4. detection pipeline

输入的候选bounding box(使用selective search或者sliding windows获得),通过迭代的方法,获得更精确的box

两个过程:

1、Recognition model:

输入候选box

为每个box产生一个置信度

2、Localization model:

输入候选box

调整box的边界生成新的候选box

为降低算法复杂度,会参与一个后处理NMS操作。

5. Model predictions

输入的box,把它扩大一个因子的倍数,获取一个更大的区域R,区域R划分成M*M的格子

In-Out probabilities

产生两个概率,分别代表区域R的每一行或者列包含在bounding box中的概率

ground truth box而言,对于边界内的行或列概率为1,否则为0

**Border probabilities **

产生4个概率,left (l), right (r), top (t) and bottom (b)

ground truth box

6. Network Architecture

(1)对于输入的box,把它扩大一个因子的倍数,获取一个更大的区域R,把R投影到feature map中

(2)经过一个类似于ROI pooling的层,输出固定大小的map

(3)经过几个卷积层和ReLU激活之后,出现两个分支,分别对应两个向量。然后经过max pooling得到

row、column对应的向量

(4)经过FC层之后,使用sigmoid函数输出In –Out概率或者边界概率

7.Loss function

每行或列有两种可能(是或者不是),伯努利分布的模型,log对数损失函数假设样本服从伯努。

利分布(0-1分布)

logistic 回归常用的损失函数交叉熵

In-Out

Borders

平衡因子,因为作为边界的行或列较少,所以增大他们的权重。

8.results

结果表明,与不同的检测系统结合,基于边界概率的模型在不同的IOU下都提高了mAP值,并且效果优于bbox回归。

不同IOU下的MAP

原文发布于微信公众号 - 人工智能LeadAI(atleadai)

原文发表时间:2018-01-17

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