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文档简介

基于深度卷积神经网络的监控视频目标检测算法研究2018 4 17 CONTENTS 01 目标检测 02 深度学习发展史 03 基于深度卷积神经网络的监控视频目标检测算法 1 目标检测 目标检测 基本概念 基于计算机视觉技术的目标检测就是 给定一张图像或者视频帧 找出其中所有目标的位置 并给出每个目标的具体类别 应用领域 智能视频监控 基于内容的图像 视频检索 基于计算机视觉的人机交互 自动驾驶等 重点 1 识别目标2 确定位置 2 深度学习发展史 人工智能vs机器学习vs深度学习 3 基于深度卷积神经网络的监控视频目标检测算法 目标检测 参考论文 卷积神经网络在图像分类和目标检测应用综述 周俊宇等 基于区域推荐的深度卷积神经网络的物体检测算法 区域推荐算法 R CNN SPP NET Faster R CNN Fast R CNN R FCN RegionProposal 4个步骤 1 候选区域生成 一张图像生成1K 2K个候选区域 采用SelectiveSearch方法 2 特征提取 对每个候选区域 使用深度卷积网络提取特征 CNN 3 类别判断 特征送入每一类的SVM分类器 判别是否属于该类4 位置精修 使用回归器精细修正候选框位置 R CNN 改进点 在最后一个卷积层后 设计一个金字塔池化层 然后 将特征图像固定到要求的尺寸 SPP NET 改进点 1 很大程度上实现了endtoend 除了regionproposals的产生还是用的selectivesearch 2 不再是将regionproposals依次通过CNN 而是直接输入原图 来提取特征 这样一张图只会CNN一次 3 网络同时输出类别判断以及bbox回归建议 即两个同级输出 不再分开训练SVM和回归器 Fast R CNN 改进点 1 卷积生成候选区域 RPN RegionProposalNetwork 网络 代替了SelectiveSearch算法2 完全实现了端到端的训练 实时检测 Faster R CNN 改进点 将全连接层看作是整个特征图的卷积 卷积层替代了全连接层 R FCN 基于回归算法的深度卷积神经网络的物体检测算法 回归算法 YOLO Fast YOLO SSD EndtoEnd 改进点 仅用一个神经网络 相对于基于候选区域的2个卷积网络检测速度大大提高 YOLO 改进点 以VGG 16为基础 在最后一个卷积层后额外加入卷积层 大小逐层递减 在每个卷积层上做滑动窗口 在不同尺度的特征图下找锚定框 SSD 小结 1 基本实现实时检测 1 只用一个神经网络 检测速度大大提高 基于候选区域方法 基于回归方法 2 同时训练2个卷积网络 仍存在训练参数多 训练时间长 网络结构复杂等问题 本质上仍用传统 三步走 思
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