【《深度学习目标检测理论概述》2300字】

深度学习目标检测理论概述目录TOC\o"1-3"\h\u14130深度学习目标检测理论概述 143661.1引言 183831.2卷积神经网络 1247831.2.1卷积层 2159801.2.2激活函数 2191021.2.3池化层 3316421.2.4全连接层 4230021.3目标检测组件 4219321.3.1边框回归 481771.3.2区域生成 5173121.3.3非极大值抑制 5240721.4评价指标 6引言随着深度学习的发展，很多目标检测算法开始采用卷积神经网络提取图像特征。本章介绍了卷积神经网络的一些基础知识和目标检测组件以及常用的目标检测评价指标。卷积神经网络卷积神经网络是一种能通过内部神经元对输入图像提取特征的前馈神经网络[22]。如图2-1所示，卷积神经网络对输入数据进行处理，采用一系列卷积层、激活函数、池化层等操作提取给定图像的特征信息，并将特征信息输入到全连接层进行分类。图2-1卷积神经网络结构图卷积层如图2-2所示，卷积层通常是通过某一固定尺寸的卷积核对输入图像或前一卷积层进行卷积计算得到。图2-2二维卷积过程图激活函数激活函数引入了一种非线性元素，从而提高了网络模型的非线性表达能力。目前主要流行的激活函数有Sigmoid、Tanh和Relu。函数具体表达式和图像如下：（1）Sigmoid激活函数。其表达式如公式（2-1）所示，函数值区间为[0,1]。(2-1)（2）Tanh激活函数。其表达式如公式（2-2）所示，函数值区间为[-1,1]。(2-2)（3）Relu激活函数。其表达式如公式（2-3）所示，输入小于0时函数值为0，输入大于0时函数值为其本身。(2-3)a)Sigmoid激活函数b)Tanh激活函数c)Relu激活函数图2-3激活函数图像由图2-3的激活函数图像可以看出，图a）和图b）中的x值非常大或非常小时，函数梯度值接近0，会导致网络训练慢或不收敛。图c）中的x值大于1时，函数的梯度值不为0，不存在梯度消失情况。正因这一优越特性使得ReLU被广泛应用在卷积神经网络中。池化层对输入图像进行卷积会得到图像的深度特征，如果直接用分类器对这些深度特征进行分类，不仅消耗大量的时间，而且容易使训练后的网络模型过拟合，而池化层的作用就是来解决特征数量过多问题的。在池化操作中，常用的有两种池化方式，一种是平均池化，它是计算图像区域的平均值，另一种是最大池化，它是取图像区域的最大值。图2-4表示了大小为且步长为2的两种池化操作过程。图2-4池化操作过程图由图2-4的两种池化过程图可以看出，池化操作的实质是下采样，池化操作对输入图像特征进行了压缩并提取了有效信息。全连接层图2-5展示了全连接层的网络结构图，可以看出全连接层中的每一层都是由上一层中的所有神经元组成的平铺结构。当前一层是全连接层时，可以使用大小为1x1的卷积核来执行卷积计算。当前一层是卷积层时，可以使用全局卷积来计算。将全连接层用在目标检测算法中时，全连接层可以对卷积层提取的特征进行预测，并输出目标类别和位置信息。图2-5全连接层网络结构图目标检测组件在基于深度学习的目标检测算法中，常用的目标检测组件有边框回归、区域生成和非极大值抑制等。边框回归如图2-6所示，红色框表示铁路工机具目标的预测框，绿色框代表相同工机具目标的真实框，理想情况下，预测框与真实框完全重合,但在实际结果中，预测框通常与真实框之间存在一些差距。边框回归主要使用线性或非线性回归算法来微调预测框，使其更接近真实框。如图2-6所示，可以用来表示一个矩形框的坐标信息，其中代表的是矩形框的中心坐标，和代表的是矩形框的宽和高。为使预测框更接近真实框，需要建立一种映射关系来获得一个与预测框大小相同并且接近真实框的矩形框。对于给定的，通过映射关系使公式（2-4）成立：（2-4）图2-6边框回归区域生成在目标检测任务中，需要花费时间来生成候选区域并处理候选区域的特征。对于检测中要求高精度和高效率的任务，必须减少由上述操作引起的耗时问题。区域生成算法提取特征的本质是保存可能存在目标的矩形窗口，这大大减少了要处理的窗口数量。这种方法可以减少目标检测算法的计算成本，提高目标检测算法的检测速度。非极大值抑制图像完成检测后，同一目标会生成多个检测框，非极大值抑制算法的作用是在多个检测框中选择一个最优检测结果。图2-7展示了非极大值抑制过程，左图展示了一个目标可以对应多个不同置信度的预测框，NMS算法先计算出所有预测框的面积，并根据预测框的置信度大小对每个框排序。假设图中的3个预测框按置信度从大到小排序为A，B，C，分别计算置信度最大的预测框（A）与其他预测框（B和C）之间的面积重叠率，当A和C之间的面积重叠率大于预先设置的某个阈值时，舍弃预测框C，上面的过程不断重复，直到出现最优的预测框。右图展示的是经过非极大值抑制操作后获得的检测结果。图2-7非极大值抑制过程评价指标目标检测算法的评价方式多种多样，这里主要介绍准确率、召回率、平均准确率和平均精度。表2-1表示目标真实类别与预测类别的关系。表2-1目标真实类别与预测类别关系预测类别真实类别正（Postive）负（Negative）正（Postive）TP（正样本预测为正类）FN（正样本预测为负类）负（Negative）FP（负样本预测为正类）TN（正负样本预测为负类）当目标类别为正样本且模型对其预测结果也为正类时，可以用TP（正样本预测为正类）来表示，当模型预测结果也为负类时，用FN（负样本预测为正类）表示；当目标类别为负样本且模型对其预测结果为正类时，可用FP（负样本预测为正类）表示，当模型对其预测结果为负类时，用TN（正负样本预测为负类）表示。模型的精确率表示的是预测为正的样本中有多少个正样本，包含了把正样本预测为正类(TP)和把负样本预测为正类(FP)两种情况，其计算方法如下：（2-5）召回率代表的是样本中被预测正确的正类，包含了把正样本预测为正类(TP)和把正样本预测为负类(FN)两种情况，其计算方法如下：（2-6）平均准确率（AveragePression,AP）表示的是模型对某一类目标检测性能的评估方式。若以召回率（recall）为横轴，精准确