物体检测与跟踪学习指南

### 物体检测与跟踪学习指南 #### 1. 单目标检测器 在进行物体检测时，我们可以同时预测物体的类别和边界框。将分类和定位模块连接到基础网络的同一特征图上，并使用包含定位损失和分类损失之和的损失函数进行训练，就能实现这一点。但如果场景中没有物体怎么办？我们可以添加一个对应背景的类别，并在训练时将边界框预测器的损失设为零。这样，我们就得到了一个能检测多种物体类别，但一次只能检测一个物体的检测器。 #### 2. 滑动窗口方法 滑动窗口方法是早期用于创建能检测场景中多个物体的架构的方法之一。其步骤如下： 1. 构建感兴趣物体的分类器。 2. 选择一个比要检测物体的图像小几倍或很多倍的矩形窗口。 3. 将窗口在图像的所有可能位置滑动，并对每个位置的窗口进行分类，判断是否存在所选类型的物体。 4. 滑动时，滑动步长在窗口大小的一部分到整个窗口大小之间。 5. 用不同大小的滑动窗口重复上述过程。 6. 选择分类得分高于某个阈值的窗口位置，这些窗口及其大小就是所选物体类别的边界框。 不过，该方法存在一些问题： - 需要对单张图像进行大量分类，导致检测器架构较重。 - 物体定位精度仅取决于滑动步长。 - 检测边界框的大小必须等于滑动窗口的大小。 为了改进检测效果，可以减小滑动步长并增加窗口大小的数量，但这会导致更高的计算成本。我们可以将单目标检测器与滑动窗口方法结合，例如将图像分割成区域，在每个区域运行单目标检测器。还可以创建更多不同大小的网格，甚至让网格单元重叠，但这样会使架构更重。 #### 3. 单遍检测器 之前的方法使用单目标分类或检测网络实现多目标检测，会多次将完整图像或其部分输入网络，导致架构较重。理想情况下，我们希望有一个网络，只需输入一次图像就能检测出场景中的所有物体。可以尝试让单目标检测器有更多输出，以预测多个边界框，但这存在一个问题。例如场景中有多个不同位置和数量的狗，很难在狗和输出之间建立不变的对应关系。 SSD和YOLO等网络解决了这些问题，实现了单遍多尺度和多边界框检测。它们的架构主要由以下三个组件组成： - **位置感知多边界框检测器**：连接到特征图上。该检测器连接到特征图的小区域，而不是整个特征图，解决了将多个边界框预测器连接到完整特征图时出现的训练问题。它在与特征图特定区域对应的图像区域中预测边界框，并通过卷积层在特征图的所有可能位置进行预测。 - **多边界框预测**：预测多个边界框，而不是单个边界框。这些边界框是相对于默认框（锚框）的偏移坐标。锚框的大小和形状接近数据集中或自然场景中的物体，这样相对坐标值较小，默认框也能很好地匹配物体边界框。 - **多尺度预测**：使用多个不同大小的特征图实现多尺度预测。连接到网络顶部小尺寸特征图的预测模块负责检测大物体，连接到底部特征图的预测模块负责检测小物体。所有预测结果会转换为图像的绝对坐标并拼接起来。 ```mermaid graph LR A[输入图像] --> B[特征提取] B --> C[位置感知多边界框检测器] C --> D[多边界框预测] D --> E[多尺度预测] E --> F[输出检测结果] ``` #### 4. 交并比（IoU） 交并比（IoU），也称为Jaccard指数，定义为两个边界框交集的大小除以并集的大小，公式如下： \[IoU = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}\] IoU的值在(0, 1)范围内，当两个边界框完全匹配时达到最大值1，当它们分离时为0。我们可以定义一个函数来计算IoU： ```python import numpy as np def iou(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float: # 提取两个边界框的左上角和右下角坐标 a_tl, a_br = a[:4].reshape((2, 2)) b_tl, b_br = b[:4].reshape((2, 2)) # 获取两个左上角坐标 ```