基于卷积神经网络的目标检测综述

### 基于卷积神经网络的目标检测综述 目标检测在理论、研究和实际的计算机视觉应用中一直有着重要影响。将图像分类和目标定位这两个不同的任务结合起来是一项具有挑战性的工作。人工智能在获取常见目标识别算法方面被广泛应用，它展示了如何组织特征以反映物品的特性，然后与分类器相结合。近年来，卷积神经网络（CNN）因其在深度学习（DL）中的应用而备受关注，这推动了显著的进展并取得了有前景的成果。 #### 1. 引言 为了全面理解图像，我们需要准确描述不同的图像，并精确评估其中物体的概念和位置。这一任务被称为目标确认，通常包含多个子任务，如面部区域识别、行人跟踪和骨骼识别等。目标识别是计算机视觉的核心问题之一，它能为图像和视频的语义理解提供关键信息，并与多种应用相关，包括图像处理、人类行为评估、面部认证和自动驾驶等。 从神经网络及其相关学习结构的发展来看，这些领域的进步将推动神经网络的研究，并对目标识别系统产生重大影响，这些系统可被视为学习框架。然而，由于视角、位置、障碍物和光照条件的巨大差异，要完美地完成目标识别任务并非易事。近年来，这个领域吸引了大量的关注。 ##### 1.1 视频和音频中的目标检测 这部分回顾了学术界和行业中最常用的深度学习结构，以及这些深度学习结构所使用的接口。目标识别算法通常借助人工智能或深度学习来产生显著的结果。当人们查看图片或视频时，能够在短时间内识别和找到感兴趣的目标。 ##### 1.2 深度学习框架 深度学习框架通过高级编程接口为设计、训练和验证深度神经网络提供了构建块。常用的深度学习框架，如MXNet、PyTorch、TensorFlow 等，依赖于 GPU 加速库，如 cuDNN、NCCL 和 DALI，以实现高效的多 GPU 加速训练。PyTorch 是 Facebook 开发的改进版本，它基于 Python 平台，结构开销小，速度更快，因为其神经网络后端是作为具有 C99 API 的独立库开发的。内存也经过了优化，更加高效，因此可以实现更深、更大的网络模型。 #### 2. 卷积神经网络及其变体 CNN 是一种出色的图像规划和人工智能技术，它利用深度学习来执行生成和特定任务，通常涉及机器视觉，包括图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理等。目前，卷积神经网络为图像分类和目标识别任务提供了更灵活的方法，它利用线性代数中的矩阵乘法原理来识别图像中的模式。不过，它们的计算量较大，需要图形处理单元（GPU）来训练模型。 计算机视觉是人工智能的一个领域，它使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉数据源中获取有价值的信息，并根据这些信息采取行动。这种提供信息的能力使其与图像识别任务有所区别。CNN 通常包含两个基本操作，即卷积和池化。最大池化和普通池化是 CNN 中最常用的池化操作。由于 CNN 的复杂性，ReLU 是通过反向传播进行训练时常用的激活函数。 卷积神经网络（CNN）可以由至少一个卷积层组成。其架构设计旨在利用二维图像，通过局部连接和池化层来提取不变特征。一般来说，有两种不同的卷积方式，一种是全连接卷积层，另一种是局部连接层。通常，特定图像的各个区域具有相似的特征。这意味着如果知道或计算出一个区域的特征，同样的特征可以应用于同一图像的其他区域，就像在图像上滑动卷积窗口以获取卷积后的特征一样。 #### 3. 循环神经网络 循环神经网络（RNN）是一种使用顺序数据或时间序列数据的神经网络。在典型的神经网络中，所有输入和输出源都是相互独立的，但在某些情况下，例如期望一个句子后面跟上另一个句子时，就需要使用 RNN。RNN 通过隐藏层解决了这个问题，隐藏状态是 RNN 的基本和最重要的部分，它可以记住关于序列的某些信息。 ##### 3.1 快速循环神经网络 快速 R - CNN 是 R - CNN 和空间金字塔池化网络的改进版本。与传统的 R - CNN 和空间金字塔池化网络相比，快速 R - CNN 具有一些优势。它在平均精度均值（mAP）方面表现更出色。此外，快速 R - CNN 不需要存储每个生成区域的特征，这对于目标识别非常有用，因为它提高了速度。 R - CNN 对每个生成的区域建议使用 CNN 进行进一步的检测处理，而快速 R - CNN 将整个图像和一组目标建议作为输入。从生成的 CNN 特征图中，使用特定的搜索技术识别感兴趣区域（RoI）。然后，使用 RoI 池化层将 RoIs 重塑为固定长度的特征向量。之后，全连接层接受这些特征向量作为输入，并将输出传递到两个分支，一个用于分类，另一个用于边界框回归。 这三种模型都遇到了区域建议计算耗时的问题，这影响了网络的整体性能。Ren 等人提出了 Faster R - CNN，他们用区域建议网络（RPN）取代了之前的区域建议方法。RPN 是一个全卷积网络（FCN），它接受任意大小的图像作为输入，并输出一组矩形的候选目标建议。通过对“目标性”分数应用阈值，选择一个重要的锚框。选择的锚框和基础 CNN 模型计算的特征图一起输入到 RoI 池化层进