物体检测与跟踪学习指南

### 物体检测与跟踪学习指南 #### 1. 单目标检测器 在物体检测领域，首先要考虑如何并行预测物体类别和边界框。可以将分类和定位模块连接到基础网络的同一特征图上，并使用包含定位损失和分类损失之和的损失函数进行训练。 若场景中没有物体，可添加一个对应背景的类别，并在训练时将边界框预测器的损失设为零。这样就能得到一个可检测多类物体，但一次只能检测一个物体的检测器。 #### 2. 滑动窗口方法 早期实现多目标检测的方法之一是滑动窗口法。具体步骤如下： 1. 构建感兴趣物体的分类器。 2. 选择一个比待检测图像小几倍或多倍的矩形窗口。 3. 将窗口在图像的所有可能位置滑动，并对每个位置的窗口进行分类，判断是否存在所选类型的物体。 4. 滑动时，滑动步长介于窗口大小的一部分到整个窗口大小之间，并使用不同大小的滑动窗口重复该过程。 5. 选择分类得分高于某个阈值的窗口位置，这些窗口及其大小即为所选物体类别的边界框。 然而，该方法存在一些问题： - 需要对单张图像进行大量分类操作，导致检测器架构复杂。 - 物体定位精度仅取决于滑动步长。 - 检测边界框的大小必须与滑动窗口的大小相等。 为改进检测效果，可减小滑动步长并增加窗口大小的数量，但这会导致计算成本大幅增加。也可以将单目标检测器与滑动窗口方法结合，例如将图像分割成区域，在每个区域运行单目标检测器。还可以创建更多不同大小的网格，甚至使网格单元重叠，但这样会使架构更复杂。 #### 3. 单步检测器 之前的方法使用单目标分类或检测网络实现多目标检测，需要对每个预定义区域多次输入完整图像或其部分，导致架构复杂。理想情况下，希望有一个网络在输入图像后能一步检测出场景中的所有物体。可以尝试为单目标检测器增加更多输出，使其预测多个边界框，但会面临如何建立物体与输出之间不变对应关系的问题。 SSD和YOLO等网络解决了这些问题，实现了单步多尺度和多边界框检测。其架构主要由以下三个组件组成： - **位置感知多边界框检测器**：连接到特征图，通过卷积层在特征图的每个位置预测边界框，预测的坐标是相对于该区域的。 - **多边界框预测**：在每个位置预测多个边界框，这些边界框基于预定义的锚框，锚框的大小和形状接近数据集中或自然场景中的物体。 - **多尺度预测**：使用不同大小的特征图进行多尺度预测，将不同特征图上的预测结果转换为图像的绝对坐标并拼接。 #### 4. 交并比（IoU） 交并比（IoU），也称为Jaccard指数，定义为两个边界框交集的面积除以并集的面积，公式如下： \[IoU = \frac{交集面积}{并集面积}\] 可以通过以下代码实现计算IoU的函数： ```python import numpy as np def iou(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float: # 提取两个边界框的左上角和右下角坐标 a_tl, a_br = a[:4].reshape((2, 2)) b_tl, b_br = b[:4].reshape((2, 2)) # 计算交集的左上角坐标 int_tl = np.maximum(a_tl, b_tl) # 计算交集的右下角坐标 int_br = np.minimum(a_br, b_br) # 计算两个边界框的面积 a_area = np.product(a_br - a_tl) b_area = np.product(b_br - b_tl) # 计算交集的面积 int_area = np.product(np.maximum(0., int_br - int_tl)) # 计算IoU并返回结果 return int_area / (a_area + b_area - int_area) ``` #### 5. 训练类似SSD和YOLO的网络 YOLO和SSD等网络使用预定义的锚框预测物体。在预测时，为每个物体选择一个对应的锚框，并分配物体类别和预测偏移量。选择单个锚框的方法如下： 1. 创建一个矩阵，包含所有可能的真实边界框和锚框对的IoU值。 2. 找到矩阵中的最大元素，将对应的边界框相互关联，并从矩阵中移除该元素所在的行和列。 3. 重复步骤2，直到没有真实边界框可用。 分配完成后，为每个边界框定义损失函数，将结果求和作为总损失并训练网络。包含物体的边界框的偏移损失可定义为IoU的负值，不包含物体的锚框对损失无贡献。物体类别的损失也很直接，未分配的锚框用背景