目标检测的相关知识
当你使用支付宝“刷脸支付”时，你是否好奇过你的手机是如何认出你的？这得益于计算机视觉的蓬勃发展。计算机视觉是一门教计算机如何“看”世界的学科。计算机视觉包含多个分支，其中图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等是计算机视觉领域最重要的研究课题。本文将介绍目标检测的相关知识，并提供一些有趣的实例帮助理解。
一、什么是目标检测
目标检测，用通俗的语言来讲，就是通过编写程序，让计算机从一张图片中找出感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别的方法。目标检测包含两个任务：（1）判定图像上有哪些目标物体，将它们进行分类。（2）判定图像中目标物体在哪里，并确定它们的准确位置。如图1-1所示，目标检测算法关注的是“猫”这一特定目标物体，图像中不但检测出了一只猫，还准确地框出了这只猫在图像中的位置。
二、目标检测中的核心问题
目标检测共有以下四个核心问题：（1）目标可能出现在图像的任何位置；（2）目标有各种不同的大小；（3）目标有各种不同的形状；（4）光照、遮挡等因素的干扰。如图2-1所示，在这幅图中，人脸被口罩所遮挡。
三、目标检测算法简介
首先我们来介绍深度学习方法。简单来说，深度学习就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果是否符合要求——如果符合，就保留这个网络作为目标模型，如果不符合，就一次次地、锲而不舍地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。
图3-1 深度学习体系[1]
随着深度学习的发展，目标检测领域也开始使用深度学习方法。基于深度学习的目标检测方法总共分为两类：一阶段目标检测算法和两阶段目标检测算法，如图所示。
图3-2 目标检测算法分类
一阶段目标检测算法可以实时检测，不需要产生候选区域，可以直接输出目标的位置和类别。最具代表性的一阶段目标检测算法有yolo系列算法。
yolov1（you only look once）算法在2016年首次提出，yolov1算法只进行一次预测，却能直接输出目标的位置和类别，比其他基于深度学习的目标检测方法速度更快，缺陷在于准确度不算很高。后续提出的yolov2与yolov3在yolov1基础上做了很大的改进，提升了目标检测的准确度，yolo系列算法在多个领域都得到了广泛的应用。图3-3是使用yolo系列算法进行目标检测的一个实例，仅仅使用了一个非常简单的卷积网络，就可以同时标出目标的位置和所属类别的可能性大小。
图3-30yolo算法检测系统[2]
两阶段目标检测算法将目标检测分为两个阶段：首先对原图进行处理，产生较多的候选框，在各个候选框内寻找目标的位置并分类。这种方法精度较高，但是速度较慢，不能实现实时目标检测。最具代表性的两阶段目标检测方法是r-cnn, fast-rcnn,faster-rcnn, fpn等。图3-4是两阶段目标检测算法r-cnn的检测系统图，它先在图像上产生大于2000个候选框，再通过一个卷积网络，最后得到目标的精确位置和目标的类别。
图3-4 r-cnn算法检测系统[3]
综上，一阶段目标检测算法适合对实时性要求较高、但对精度无过高要求的应用场景，而二阶段目标检测算法与此相反，适合对精度有较高要求，但不要求实时检测的应用场景。随着技术的发展，二阶段目标检测算法也越来越追求速度与精度的平衡。
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四、目标检测的应用场景
目标检测是计算机视觉最基本的问题之一，具有极为广泛的应用，下面简单介绍三种典型的应用场景，分别是人脸识别、智能交通和工业检测。
1.人脸识别
使用支付宝进行“刷脸支付”就是一种典型的人脸识别技术。人脸识别是基于人的面部特征进行身份识别的一种生物识别技术，通过采集含有人脸的图像或视频，对检测到的人脸进行识别。图是使用支付宝进行“刷脸支付”的示意图。
图4-1 刷脸支付示意图
人脸识别系统主要包括四个部分，分别为人脸图像检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及身份匹配与识别，流程如图所示。其中人脸图像检测是进行后续识别的基础，这就是目标检测在人脸识别中的应用。
图4-2人脸识别系统流程图
近年来，人脸识别技术已经取得了长足的发展，目前广泛应用于公安、交通、支付等多个实际场景。
2. 智能交通
自动驾驶技术是一种广为人知的智能交通应用。如图所示，自动驾驶技术中的目标检测主要包含对道路、车辆以及行人的检测，对交通标志物以及路旁物体的检测识别。主流的人工智能公司，如百度、华为、大疆等，都很重视自动驾驶方面的研发，目前已经初步实现了受限路况条件下的自动驾驶，但距离实现不受路况、天气等因素影响的自动驾驶（l4级别），还有相当长的一段距离。
图4-3 目标检测在自动驾驶中的应用
除了自动驾驶技术，目标检测也可以帮助解决道路拥堵问题。通过目标检测算法，对道路上的相机采集的视频图像进行分析，根据相应路段的车流量调整红绿灯的时间，可以避免大规模的拥堵。
目标检测也可以帮助公安部门追踪嫌疑人或嫌疑车辆。如图，通过目标检测算法，锁定嫌疑车辆的特征，可对他们进行全程轨迹追踪。
图4-4 目标检测在公安侦察方面的应用[6]
从根本上看，交通场景中各种具体应用的底层实现，都是以目标检测技术为基础的。
3.工业检测
在产品的生产过程中，由于原料、制造业工艺、环境等因素的影响，产品有可能产生各种各样的问题。其中一部分是外观缺陷，即人眼可识别的缺陷。在传统生产流程中，外观缺陷大多采用人工检测的方式进行识别，不仅消耗人力成本，也无法保障检测效果。图4-5是利用yolo算法对电路板外观缺陷进行检测的示意图，利用目标检测算法，可以准确地锁定 哪里产生了缺陷，产生了什么缺陷。
图4-5 yolo算法检测电路板的外观缺陷[7]
工业检测利用计算机视觉技术中的目标检测算法，把产品在生产过程中出现的裂纹、形变、部件丢失等外观缺陷检测出来，可以提升工厂的生产效率。
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二、目标检测中的核心问题
目标检测共有以下四个核心问题：（1）目标可能出现在图像的任何位置；（2）目标有各种不同的大小；（3）目标有各种不同的形状；（4）光照、遮挡等因素的干扰。如图2-1所示，在这幅图中，人脸被口罩所遮挡。
三、目标检测算法简介
首先我们来介绍深度学习方法。简单来说，深度学习就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据，把这些数据丢进一个复杂的、包含多个层级的数据处理网络（深度神经网络），然后检查经过这个网络处理得到的结果是否符合要求——如果符合，就保留这个网络作为目标模型，如果不符合，就一次次地、锲而不舍地调整网络的参数设置，直到输出满足要求为止。
图3-1 深度学习体系[1]
随着深度学习的发展，目标检测领域也开始使用深度学习方法。基于深度学习的目标检测方法总共分为两类：一阶段目标检测算法和两阶段目标检测算法，如图所示。
图3-2 目标检测算法分类
一阶段目标检测算法可以实时检测，不需要产生候选区域，可以直接输出目标的位置和类别。最具代表性的一阶段目标检测算法有yolo系列算法。
yolov1（you only look once）算法在2016年首次提出，yolov1算法只进行一次预测，却能直接输出目标的位置和类别，比其他基于深度学习的目标检测方法速度更快，缺陷在于准确度不算很高。后续提出的yolov2与yolov3在yolov1基础上做了很大的改进，提升了目标检测的准确度，yolo系列算法在多个领域都得到了广泛的应用。图3-3是使用yolo系列算法进行目标检测的一个实例，仅仅使用了一个非常简单的卷积网络，就可以同时标出目标的位置和所属类别的可能性大小。
图3-30yolo算法检测系统[2]
两阶段目标检测算法将目标检测分为两个阶段：首先对原图进行处理，产生较多的候选框，在各个候选框内寻找目标的位置并分类。这种方法精度较高，但是速度较慢，不能实现实时目标检测。最具代表性的两阶段目标检测方法是r-cnn, fast-rcnn,faster-rcnn, fpn等。图3-4是两阶段目标检测算法r-cnn的检测系统图，它先在图像上产生大于2000个候选框，再通过一个卷积网络，最后得到目标的精确位置和目标的类别。
图3-4 r-cnn算法检测系统[3]
综上，一阶段目标检测算法适合对实时性要求较高、但对精度无过高要求的应用场景，而二阶段目标检测算法与此相反，适合对精度有较高要求，但不要求实时检测的应用场景。随着技术的发展，二阶段目标检测算法也越来越追求速度与精度的平衡。
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四、目标检测的应用场景
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1.人脸识别
使用支付宝进行“刷脸支付”就是一种典型的人脸识别技术。人脸识别是基于人的面部特征进行身份识别的一种生物识别技术，通过采集含有人脸的图像或视频，对检测到的人脸进行识别。图是使用支付宝进行“刷脸支付”的示意图。
图4-1 刷脸支付示意图
人脸识别系统主要包括四个部分，分别为人脸图像检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及身份匹配与识别，流程如图所示。其中人脸图像检测是进行后续识别的基础，这就是目标检测在人脸识别中的应用。
图4-2人脸识别系统流程图
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2. 智能交通
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图4-3 目标检测在自动驾驶中的应用
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目标检测也可以帮助公安部门追踪嫌疑人或嫌疑车辆。如图，通过目标检测算法，锁定嫌疑车辆的特征，可对他们进行全程轨迹追踪。
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3.工业检测
在产品的生产过程中，由于原料、制造业工艺、环境等因素的影响，产品有可能产生各种各样的问题。其中一部分是外观缺陷，即人眼可识别的缺陷。在传统生产流程中，外观缺陷大多采用人工检测的方式进行识别，不仅消耗人力成本，也无法保障检测效果。图4-5是利用yolo算法对电路板外观缺陷进行检测的示意图，利用目标检测算法，可以准确地锁定 哪里产生了缺陷，产生了什么缺陷。
图4-5 yolo算法检测电路板的外观缺陷[7]
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