鄒香玲

（河南廣播電視大學(xué)，河南 鄭州 450000）

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的不斷發(fā)展，深度學(xué)習(xí)開(kāi)始應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，比如目標(biāo)檢測(cè)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。相對(duì)于傳統(tǒng)的基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)檢測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)使用選擇性搜索算法產(chǎn)生候選區(qū)域提取特征進(jìn)行分類(lèi)和定位，在目標(biāo)檢測(cè)精度和速率方面都有很大的提升。

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于地物檢測(cè)、導(dǎo)航系統(tǒng)、智能視頻監(jiān)控、航空航天、醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)、軍事等領(lǐng)域。以我們比較熟悉的智慧交通為例，智慧交通是智慧城市的重要組成部分，是未來(lái)城市化建設(shè)和社會(huì)發(fā)展的必然趨勢(shì)。智慧交通的發(fā)展在很大程度上提高了城市的公共服務(wù)水平，為人們的交通出行帶來(lái)很大的便利，尤其是在大城市，隨著車(chē)輛越來(lái)越多，交通擁堵甚至癱瘓已經(jīng)屢見(jiàn)不鮮。智能交通系統(tǒng)能夠根據(jù)獲取的實(shí)時(shí)交通狀況進(jìn)行分析，針對(duì)不同的交通場(chǎng)景進(jìn)行智能處理，從而對(duì)交通進(jìn)行控制，提升道路的通行能力和服務(wù)水平，為大家提供安全的交通環(huán)境。目標(biāo)檢測(cè)是智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)對(duì)車(chē)輛等目標(biāo)進(jìn)行跟蹤識(shí)別，并進(jìn)行分析處理，不僅提高了工作效率和道路的利用率，也極大降低了交通事故的發(fā)生概率。

一、目標(biāo)檢測(cè)

目標(biāo)檢測(cè)就是找出圖像中感興趣的目標(biāo)，進(jìn)行定位和分類(lèi)。實(shí)際環(huán)境是比較復(fù)雜的，由于各個(gè)目標(biāo)的形狀、大小、外觀(guān)等不同，再加上外界環(huán)境因素，如遮擋、光照、天氣等的影響，目標(biāo)檢測(cè)具有一定的難度，也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域研究的一個(gè)熱門(mén)方向。

深度學(xué)習(xí)的概念是2006年由加拿大學(xué)者Hinton等人提出的，是通過(guò)構(gòu)建一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)高緯度數(shù)據(jù)向量建模。相對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)通過(guò)多個(gè)非線(xiàn)性隱藏層能夠自動(dòng)提取信息，獲得輸入特征。因其能夠自動(dòng)提取信息獲得輸入特征，提高了效率，保證了檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。目前基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到計(jì)算機(jī)視覺(jué)的各個(gè)領(lǐng)域，比如目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類(lèi)、目標(biāo)分割等。

深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的結(jié)合，在目標(biāo)檢測(cè)的精度和效率上都有很大的提升，使基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法已成為當(dāng)前的主流算法。

二、傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法

在傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)方法中，是基于圖片中提出的特征對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)和識(shí)別的，從而檢測(cè)出圖片中的目標(biāo)。目標(biāo)檢測(cè)分為三個(gè)階段：區(qū)域選擇；提取目標(biāo)特征；根據(jù)特征進(jìn)行分類(lèi)。區(qū)域選擇是基于滑動(dòng)窗口進(jìn)行的，目標(biāo)特征通常使用HOG、SIFT等特征進(jìn)行提取，最后分類(lèi)使用SVM、AdaBoost等分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)。

傳統(tǒng)的算法可以分為兩大類(lèi)：基于特征的目標(biāo)檢測(cè)和基于運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)檢測(cè)?；谔卣鞯哪繕?biāo)檢測(cè)是利用圖像處理技術(shù)來(lái)提取圖片內(nèi)的各種特征（如大小、顏色、形狀等）?；谔卣鬟M(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，主要的方法有：使用增強(qiáng)HOG功能進(jìn)行車(chē)輛檢測(cè)［1］，以及利用線(xiàn)性SVM分類(lèi)器來(lái)實(shí)現(xiàn)［2］；利用高斯混合模型來(lái)獲取車(chē)輛特征［3］?；谶\(yùn)動(dòng)的目標(biāo)檢測(cè)是通過(guò)逐像素地比較靜態(tài)背景幀和視頻場(chǎng)景的當(dāng)前幀［4］，首先建立背景模型，通過(guò)比較當(dāng)前幀和背景模型找出變化比較顯著的區(qū)域檢測(cè)出來(lái)。在背景模型的基礎(chǔ)上，YangH等人［5］對(duì)圖片進(jìn)行分解，實(shí)現(xiàn)了車(chē)輛實(shí)時(shí)檢測(cè)。但是實(shí)際應(yīng)用范圍有限。

傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法存在特征構(gòu)建復(fù)雜，檢測(cè)精度不高，檢測(cè)速率較低等問(wèn)題。隨著深度學(xué)習(xí)的提出，人們將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)結(jié)合，開(kāi)始研究基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，目前已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

三、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法

傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法由于其約束條件較多，在實(shí)際應(yīng)用中比較有限?；谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，其自身有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，在實(shí)際應(yīng)用中更為廣泛。

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法包括Two-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法和One-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法兩大類(lèi)。Two-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法將檢測(cè)問(wèn)題分成兩個(gè)階段，首先進(jìn)行候選區(qū)域（Region Proposals）的選擇，然后對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)和定位，典型算 法 代 表 有RCNN，SPP-Net，F(xiàn)ast RCNN，F(xiàn)aste RCNN等。在One-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法中只包含一個(gè)階段對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)和定位，沒(méi)有候選區(qū)域（Region Proposals）的選擇這一階段，典型算法代表 有YOLO、YOLOv2、YOLO9000、YOLOv3、SSD。評(píng)判圖像目標(biāo)檢測(cè)模型的重要標(biāo)準(zhǔn)是檢測(cè)精度和檢測(cè)速度。從評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看，這兩類(lèi)算法相比，One-Stage算法速度相對(duì)更快，Two-Stage精度相對(duì)更高。

（一）Two-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法

RCNN是2013年Girshick［6］等提出的目標(biāo)檢測(cè)模型，是將深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)相結(jié)合的第一代RCNN算法。RCNN在輸入圖像中使用選擇性搜索方法提取出約2000個(gè)候選區(qū)域，為適應(yīng)全連接層的輸入使用剪裁［7］和變形［8］的方法將提取出的候選區(qū)域的尺寸固定為統(tǒng)一大小，然后用SVM進(jìn)行分類(lèi)，最后使用NMS進(jìn)行定位。RCNN相對(duì)于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法雖然提高了精度，由于實(shí)際圖片大小不一，對(duì)圖像進(jìn)行剪裁和變形歸一化，會(huì)導(dǎo)致信息丟失和位置信息扭曲，影響識(shí)別精度。此外，RCNN在對(duì)每個(gè)候選區(qū)域調(diào)用CNN進(jìn)行特征值計(jì)算時(shí)比較耗時(shí)，影響了檢測(cè)速度。

為解決RCNN中對(duì)每個(gè)候選區(qū)域（候選區(qū)域間存在重復(fù)）調(diào)用CNN提取特征值耗時(shí)的缺點(diǎn)，2014年He等人［9］提出了空間金字塔網(wǎng)絡(luò)（SpatiaPyramid Pooling Network，SPP-Net）檢測(cè)算法，該模型中引入SSP層，使得能夠輸入任意尺寸的候選區(qū)域，實(shí)現(xiàn)了多尺度輸入，輸入的圖像無(wú)須經(jīng)過(guò)裁剪和變形，并且只需對(duì)圖像進(jìn)行一次CNN運(yùn)算提取特征，提高了識(shí)別精度和檢測(cè)速率。

2015年，Girshick等 人［10］借 鑒SPP-Net中 的SPP金字塔池化的思想，使用單尺度的ROI Pooling層統(tǒng)一候選區(qū)域特征的大小，然后輸入全連接層進(jìn)行目標(biāo)分類(lèi)和定位，提出了Fast RCNN算法。該算法采用多任務(wù)訓(xùn)練模式，使分類(lèi)和定位共享卷積特征同時(shí)訓(xùn)練，初步實(shí)現(xiàn)了端對(duì)端的圖像目標(biāo)檢測(cè)，提高了檢測(cè)速率和精度。但是，在該算法中前期仍然使用區(qū)域選擇性搜索算法進(jìn)行候選區(qū)域的選擇，比較耗時(shí)，成為提升效率的瓶頸。

Faster RCNN在Fast RCNN的基礎(chǔ)上使用RPN取代選擇性搜索算法來(lái)產(chǎn)生候選區(qū)域，并引入了先驗(yàn)框。RPN是一個(gè)全卷積網(wǎng)絡(luò)，可以同時(shí)在每個(gè)位置上預(yù)測(cè)出目標(biāo)邊界和目標(biāo)概率并產(chǎn)生高質(zhì)量候選區(qū)域，然后通過(guò)ROIpooling將卷積特征變成固定大小的ROI特征輸入全連接層進(jìn)行目標(biāo)分類(lèi)和位置回歸，實(shí)現(xiàn)了端到端的目標(biāo)檢測(cè)，極大提高了檢測(cè)速度，但是對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)效果不好。

RFCN使用最后一層卷積層進(jìn)行預(yù)測(cè)，其他所有層移至前面做共享網(wǎng)路，為了防止平移的可變性變差，影響檢測(cè)精度，引入了位置敏感分?jǐn)?shù)網(wǎng)絡(luò)層。相對(duì)于Faster RCNN，RFCN在檢測(cè)精度和效率上有了很大提升，RFCN的mAP達(dá)到了83.6%，每張圖像耗時(shí)為170ms。［11］

Mask RCNN算法引入RoIalign層替換Faster RCNN中的RoIpooling層，RoIpooling層主要是提取粗略的空間量化特征并進(jìn)行四舍五入，四舍五入會(huì)丟失一些信息，RoIalign層使用雙線(xiàn)性插值方法，可以保留精確的位置數(shù)據(jù)，提高了檢測(cè)的性能。

（二）One-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法

Two-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法雖然在檢測(cè)精度上有了很大提高，實(shí)現(xiàn)了端到端的目標(biāo)檢測(cè)，但是檢測(cè)效率低，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。One-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法解決了這一弊端。One-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法簡(jiǎn)化了檢測(cè)流程，只包含一個(gè)階段即對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)和定位，沒(méi)有候選區(qū)域（Region Proposals）的選擇這一階段，極大提高了檢測(cè)速率。One-Stage目標(biāo)檢測(cè)算法包含YOLO［12］系列和SSD［13］系列。

YOLO（You Only Look Once）檢測(cè)模型是在2016年由Redmon等［12］提出，該模型通過(guò)使用S×S的網(wǎng)格圖覆蓋于輸入圖像，將輸入圖像進(jìn)行網(wǎng)格化，經(jīng)過(guò)一次計(jì)算檢測(cè)，每個(gè)網(wǎng)格負(fù)責(zé)中心在其網(wǎng)格中的目標(biāo)，并預(yù)測(cè)邊界框的類(lèi)別信息及置信度，通過(guò)設(shè)置置信度篩選邊界框，置信度低的邊界框?qū)⒈簧釛壍?，并?duì)保留下來(lái)的置信度高的邊界框做NMS處理。在YOLO檢測(cè)模型中，由于網(wǎng)格的大小和置信度的設(shè)置，導(dǎo)致存在目標(biāo)定位不精準(zhǔn)、漏檢等問(wèn)題，尤其對(duì)群體目標(biāo)和小目標(biāo)檢測(cè)效果不好。［14］

針對(duì)YOLO檢測(cè)模型存在網(wǎng)格大小固定、目標(biāo)定位不精準(zhǔn)等問(wèn)題，Redmon等［15］提出了YOLOv2、YOLO9000和YOLOv3的 擴(kuò) 展 模 型。［14］YOLOv2借鑒了Faster RCNN的錨點(diǎn)思想，使用卷積層替代全連接層進(jìn)行分類(lèi)和定位，并對(duì)網(wǎng)格的設(shè)計(jì)做了改進(jìn)，可以提供不同尺寸的boxes，提高了圖像的分辨率，提高了檢測(cè)小目標(biāo)的性能。在YOLOv2的基礎(chǔ)上，YOLO9000提出了目標(biāo)分類(lèi)和檢測(cè)的聯(lián)合訓(xùn)練方法，在檢測(cè)種類(lèi)、速度等方面有很大提升，其檢測(cè)種類(lèi)超過(guò)9000個(gè)。YOLOv3算法借鑒了殘差網(wǎng)絡(luò)中跳躍連接的思路，構(gòu)建了53層基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)多尺度目標(biāo)采用3個(gè)不同尺度的特征圖進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，對(duì)小目標(biāo)的檢查提高了性能，用logistic代替softmax分類(lèi)器預(yù)測(cè)類(lèi)別，可同時(shí)預(yù)測(cè)多個(gè)類(lèi)別，檢測(cè)多標(biāo)簽?zāi)繕?biāo)對(duì)象。［16］

SSD算法是2016年由Liu等人［13］提出來(lái)的。結(jié)合了Mask RCNN檢測(cè)精度高和YOLO檢測(cè)速度快的優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)保證了檢測(cè)精度和速度。SSD采用回歸的思想，同時(shí)借鑒了Faster RCNN中anchor的思想，使用特征金字塔進(jìn)行分類(lèi)和定位，對(duì)不同尺寸的特征圖采用不同的預(yù)測(cè)。由于檢測(cè)目標(biāo)大小不一，對(duì)大小不同的目標(biāo)進(jìn)行不同檢測(cè)。SSD存在同一目標(biāo)被重復(fù)檢測(cè)的問(wèn)題，不同層分別檢測(cè)所在層的目標(biāo)，沒(méi)有考慮層間的關(guān)聯(lián)性，所以對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)效果不好。RSSD算法增加了不同層間特征的關(guān)聯(lián)性，加強(qiáng)了上下文信息之間的聯(lián)系，解決了SSD中同一目標(biāo)被重復(fù)檢測(cè)的問(wèn)題，改善了小物體的檢測(cè)效果。SSD構(gòu)建金字塔時(shí)直接從高層特征開(kāi)始，丟失了低層特征映射的機(jī)會(huì)，而FPN金字塔將高、低層特征融合在一起利用，提高了準(zhǔn)確度。FPN算法在小目標(biāo)的檢測(cè)性能上有很大的提高。表1展示了基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法的檢測(cè)精度和速度，One-Stage算法檢測(cè)速率比較高，Two-Stage算法檢測(cè)速率相對(duì)較低，但是檢測(cè)精度較高。

四、未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

目標(biāo)檢測(cè)算法具有很強(qiáng)的通用性，在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，對(duì)于數(shù)據(jù)不豐富的項(xiàng)目采用傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法可能會(huì)取得較好的效果，對(duì)數(shù)據(jù)量較大的項(xiàng)目可以采用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法，提高檢測(cè)精度和速率。Two-Stage算法首先利用選擇性搜索算法產(chǎn)生候選區(qū)域，然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)提出特征進(jìn)行分類(lèi)和定位，該類(lèi)算法需要對(duì)每個(gè)候選區(qū)域進(jìn)行計(jì)算，提高了檢測(cè)精度，但是檢測(cè)速度較慢；One-Stage算法利用回歸模型進(jìn)行分類(lèi)和定位，不產(chǎn)生候選區(qū)域，提高了檢測(cè)速度，但是檢測(cè)精度有所下降。相對(duì)于傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法，雖然基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法在檢測(cè)精度和速度上都有了很大的提高，但是還有改進(jìn)空間，需要在提升檢測(cè)精度和速度的同時(shí)降低復(fù)雜度提高檢測(cè)性能。目標(biāo)檢測(cè)算法普適性較差，對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)不理想，由于小目標(biāo)中包含的圖像像素少，特征信息不明顯，易出現(xiàn)漏檢或誤檢。因此，對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景下的小目標(biāo)檢測(cè)研究具有很大的挑戰(zhàn)。1.改進(jìn)目標(biāo)檢測(cè)算法提高對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)效率，使其具有較高的檢測(cè)精度和速度。2.未來(lái)小目標(biāo)檢測(cè)可應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，如智能醫(yī)療等，但是對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)，沒(méi)有大規(guī)模的小目標(biāo)數(shù)據(jù)集做支撐，需要構(gòu)建大規(guī)模的小目標(biāo)數(shù)據(jù)集。3.由于各個(gè)領(lǐng)域目標(biāo)檢測(cè)環(huán)境的復(fù)雜性和可變性，未來(lái)小目標(biāo)的檢測(cè)，要能適應(yīng)場(chǎng)景的變化，增強(qiáng)其遷移性。

目標(biāo)檢測(cè)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究分支，具有很大的挑戰(zhàn)性和廣闊的應(yīng)用前景。目標(biāo)檢測(cè)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航空航天等領(lǐng)域。本文分析總結(jié)了現(xiàn)有的目標(biāo)檢測(cè)算法的不足和改進(jìn)等，對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望，對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)研究將是未來(lái)的一個(gè)研究方向。