目标检测基础入门

### 目标检测基础入门 #### 1. 目标检测简介 随着自动驾驶汽车、面部检测、智能视频监控和人数统计解决方案的兴起，快速准确的目标检测系统需求大增。目标检测不仅要对图像中的目标进行分类，还要通过绘制边界框来确定每个目标的位置，这使其比传统的图像分类任务更具挑战性。 在图像分类任务中，若图像包含多个目标，如同时有猫和狗，仅进行分类难以满足需求。而目标检测能预测目标的位置（边界框），还能识别每个边界框内目标的类别。 目标检测与图像分类的区别如下表所示： | 任务类型 | 描述 | | ---- | ---- | | 图像分类 | 仅提及图像中存在的目标类别 | | 目标定位 | 在图像中的目标周围绘制边界框 | | 目标检测 | 在图像中的每个目标周围绘制边界框，并识别每个边界框内目标的类别 | 目标检测的应用场景广泛，包括： - 安全领域：可用于识别入侵者。 - 自动驾驶汽车：有助于识别道路图像中的各种目标。 - 图像搜索：能帮助识别包含感兴趣目标（或人）的图像。 - 汽车领域：可用于识别汽车图像中的车牌。 训练一个典型的目标检测模型通常涉及以下步骤： 1. 创建包含图像中各种目标的边界框标签和类别的真实数据。 2. 设计扫描图像的机制，以识别可能包含目标的区域（区域提议）。 3. 使用交并比（IoU）指标创建目标类别变量。 4. 创建目标边界框偏移变量，以修正步骤 2 中区域提议的位置。 5. 构建一个模型，该模型能够预测目标类别以及与区域提议对应的目标边界框偏移。 6. 使用平均精度均值（mAP）衡量目标检测的准确性。 ```mermaid graph LR A[创建真实数据] --> B[识别区域提议] B --> C[创建目标类别变量] C --> D[创建目标边界框偏移变量] D --> E[构建模型] E --> F[衡量检测准确性] ``` #### 2. 创建训练用的边界框真实数据 目标检测的输出是围绕图像中感兴趣目标的边界框。为了构建检测边界框的算法，需要创建输入 - 输出组合，其中输入是图像，输出是边界框和目标类别。 为了训练提供边界框的模型，需要图像以及图像中所有目标的相应边界框坐标。这里将学习一种创建训练数据集的方法，即图像作为输入，相应的边界框和目标类别作为输出存储在 XML 文件中。 可以使用 ybat 工具为图像中的目标创建（标注）边界框，并检查包含标注类别和边界框信息的 XML 文件。具体操作步骤如下： 1. 从 GitHub（https://github.com/drainingsun/ybat）下载 ybat-master.zip 并解压。 2. 使用任意浏览器打开 ybat.html。 3. 在开始为图像创建真实数据之前，指定要在图像中标记的所有可能类别，并将其存储在 classes.txt 文件中。 4. 准备图像的真实数据，步骤如下： - 上传所有要标注的图像。 - 上传 classes.txt 文件。 - 标注每个图像，先选择文件名，然后在要标记的每个目标周围绘制十字线。绘制十字线之前，确保在类别区域选择正确的类别。 - 将数据转储保存为所需的格式。 当下载 PascalVOC 格式时，会下载一个包含 XML 文件的压缩包。XML 文件中的 bndbox 字段包含图像中感兴趣目标的 x 和 y 坐标的最小值和最大值，通过 name 字段可以提取图像中目标对应的类别。 #### 3. 理解区域提议 区域提议是一种帮助识别像素相似区域的技术。在目标检测中，生成区域提议有助于确定图像中目标的位置；在目标定位中，它有助于识别恰好围绕目标的边界框。 ##### 3.1 使用 SelectiveSearch 生成区域提议 SelectiveSearch 是一种用于目标定位的区域提议算法，它根据像素强度生成可能分