在計(jì)算機(jī)視覺(jué)眾多的技術(shù)領(lǐng)域中，目標(biāo)檢測(cè)（Object Detection）是一項(xiàng)非常基礎(chǔ)的任務(wù)，圖像分割、物體追蹤、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)等通常都需要借助于目標(biāo)檢測(cè)。目標(biāo)檢測(cè)作為基礎(chǔ)任務(wù)通常和圖像分類(lèi)、圖像分割相關(guān)聯(lián)，我們簡(jiǎn)單看一下它們之間的區(qū)別與聯(lián)系。

圖像分類(lèi)：圖像分類(lèi)側(cè)重于輸入圖像中只有單個(gè)物體，用來(lái)判斷這個(gè)圖像屬于什么類(lèi)別，比如人、動(dòng)物等大類(lèi)別，也可以是不同種類(lèi)的動(dòng)物小類(lèi)別等，這些圖像級(jí)別的任務(wù)，相對(duì)比較簡(jiǎn)單，容易理解，所以最先得到發(fā)展與運(yùn)用。

目標(biāo)檢測(cè)：目標(biāo)檢測(cè)偏向于一張輸入圖像中包含多個(gè)類(lèi)別的很多物體，我們經(jīng)常拍攝或者看到的圖像往往都是具有多個(gè)類(lèi)別的物體，比較復(fù)雜，目的是找出圖像中不同物體的位置并判斷其類(lèi)別。

圖像分割：圖像分割與目標(biāo)檢測(cè)的輸入類(lèi)似，不同的是，它把圖像中像素作為基本單位，判斷每一個(gè)像素的類(lèi)別，屬于像素級(jí)別分類(lèi)，一般圖像分割與目標(biāo)檢測(cè)互相關(guān)聯(lián)，很多模型與方法可以相互借鑒。

一、目標(biāo)檢測(cè)的基本概念

目標(biāo)檢測(cè)是對(duì)圖像中所有感興趣的目標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)并檢測(cè)出它們各自的位置坐標(biāo)。

如下圖所示，目標(biāo)檢測(cè)到的圖像中包括dog、bicycle、truck三個(gè)目標(biāo)，并且識(shí)別了它們各自的位置信息。

當(dāng)然目標(biāo)檢測(cè)可以檢測(cè)到各種類(lèi)別信息，只要我們想檢測(cè)某一圖像當(dāng)中是否有我們所需要的目標(biāo)，我們都可以按照對(duì)預(yù)先標(biāo)注類(lèi)別的圖像進(jìn)行特征信息訓(xùn)練，使網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)到已知目標(biāo)特征，進(jìn)而對(duì)其它圖像進(jìn)行目標(biāo)類(lèi)別與位置的識(shí)別。

二、目標(biāo)檢測(cè)的發(fā)展歷程

目標(biāo)檢測(cè)一開(kāi)始是基于手工特征的傳統(tǒng)算法，傳統(tǒng)算法對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)通常分為3個(gè)階段：區(qū)域選取、特征提取和特征分類(lèi)。

隨著近年來(lái)計(jì)算機(jī)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)得到了廣泛的運(yùn)用，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)成為目前流行的檢測(cè)方法。

目標(biāo)檢測(cè)算法經(jīng)過(guò)歷年的研究和對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型不斷改進(jìn)與優(yōu)化，出現(xiàn)了許多優(yōu)秀的算法模型。

這些模型按照過(guò)程的不同主要分為兩種類(lèi)型。

如以R-CNN系列為主的兩階段（2-stage）檢測(cè)模型和以SSD系列、YOLO系列為主的單階段（1-stage）檢測(cè)模型。

自從Faster-RCNN提出了anchor機(jī)制之后，后續(xù)的改進(jìn)算法很多都沿用了這一方法，因此，模型還有另一種劃分方式，按照是否應(yīng)用 anchor機(jī)制劃分為anchor-base和anchor-free 。

1.Two stage與One stage

1）Two stage

常見(jiàn)two stage目標(biāo)檢測(cè)算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。

在two-stage的?標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域中，以faster R-CNN模型為典型代表。

首先算法會(huì)先經(jīng)過(guò)主網(wǎng)絡(luò)提取特征，然后提取的特征圖經(jīng)過(guò)會(huì)先通過(guò)Region proposal network(RPN網(wǎng)絡(luò))來(lái)生成候選區(qū)域（Region Proposal，簡(jiǎn)稱(chēng)RP，包含檢測(cè)目標(biāo)的區(qū)域建議框），根據(jù)特征圖和RP?成感興趣區(qū)域（ROI）來(lái)完成后續(xù)位置坐標(biāo)信息的回歸的分類(lèi)。

2）One Stage

常見(jiàn)的one stage目標(biāo)檢測(cè)算法有：OverFeat、YOLOv1~YOLOv7、SSD和RetinaNet等。

目前最新出來(lái)的著作YOLOv7在 5-160 FPS 范圍內(nèi)速度和精度超過(guò)所有已知目標(biāo)檢測(cè)器。

one stage檢測(cè)模型不存在RPN部分，而是一步到位地在卷積網(wǎng)絡(luò)中提取特征來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)的類(lèi)別和位置。

所以在擁有特征提取網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重后，整個(gè)one-stage是可以直接進(jìn)?端到端的訓(xùn)練的。

總而言之，one stage檢測(cè)器大大簡(jiǎn)化了模型結(jié)構(gòu)的框架，提升了推理速度和簡(jiǎn)化了訓(xùn)練步驟。

2.anchor-base和anchor-free

目前基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)逐漸發(fā)展成為anchor-based、anchor-free和兩者融合類(lèi)型，區(qū)別就在于有沒(méi)有利用anchor提取候選目標(biāo)框。

首先讓我們了解下什么是anchor？

anchor也叫做錨，其實(shí)是預(yù)設(shè)一組不同尺度，不同大小的邊界框，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時(shí)候，真實(shí)的邊框位置相對(duì)于預(yù)設(shè)邊框的偏移。

通俗點(diǎn)說(shuō)就是預(yù)先在目標(biāo)可能存在的位置設(shè)置預(yù)設(shè)框，然后再在這些預(yù)設(shè)邊框的基礎(chǔ)上進(jìn)行細(xì)微調(diào)整。而它的本質(zhì)就是為了解決標(biāo)簽分配的問(wèn)題。

錨作為一系列先驗(yàn)框信息，其生成以下幾個(gè)部分：

(1)用網(wǎng)絡(luò)提取特征圖的點(diǎn)來(lái)定位邊框的位置；

(2)用錨的尺寸來(lái)設(shè)定邊框的大小；

(3)用錨的長(zhǎng)寬比來(lái)設(shè)定邊框的形狀。

1）anchor-base

近幾年，anchor在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛，使用anchor機(jī)制的模型有很多，包括Faster-RCNN、SSD、YOLOV2~ YOLOV7等。

這類(lèi)算法的流程可以分為三步：

(1)在圖像或者點(diǎn)云空間預(yù)設(shè)大量的anchor（2D/3D）；

(2)回歸目標(biāo)相對(duì)于anchor的四個(gè)偏移量；

(3)用對(duì)應(yīng)的anchor和回歸的偏移量修正精確的目標(biāo)位置。

以目標(biāo)檢測(cè)算法中one stage和anchor base的目標(biāo)檢測(cè)模型為例。

模型獲取的過(guò)程主要包括訓(xùn)練和測(cè)試兩個(gè)部分。

訓(xùn)練的主要目的是利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含大量的視覺(jué)圖像及標(biāo)注信息（物體位置及類(lèi)別）。

訓(xùn)練階段的主要過(guò)程包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)、以及標(biāo)簽匹配與損失計(jì)算等部分。

測(cè)試階段主要利用得到的訓(xùn)練模型對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)測(cè)，經(jīng)過(guò)后處理得到檢測(cè)結(jié)果。

(Ⅰ)訓(xùn)練過(guò)程

（Ⅱ）測(cè)試過(guò)程

（Ⅱ）測(cè)試過(guò)程

目標(biāo)檢測(cè)得到的是各個(gè)類(lèi)別的名稱(chēng)與矩形框位置信息，在網(wǎng)絡(luò)中通常用數(shù)字代替類(lèi)別，比如用0代表Dog，1代表Cat，物體的位置信息通常用矩形邊界框（Bounding Box）來(lái)表示。以邊界框的四個(gè)點(diǎn)確定目標(biāo)的位置信息。

非極大值抑制

（Non-Maximum-Suppression，NMS）

模型預(yù)測(cè)階段，我們給圖像生成多個(gè)錨框，并分別預(yù)測(cè)類(lèi)別與位置偏移量，但是會(huì)生成很多冗余的沒(méi)有完全包含目標(biāo)的預(yù)測(cè)框，也可能一個(gè)目標(biāo)輸出多個(gè)相似的預(yù)測(cè)框，因此，我們需要NMS操作得到跟真實(shí)目標(biāo)最匹配的目標(biāo)框。

先通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)框之間進(jìn)行IOU（交并比）比較，通過(guò)設(shè)置閾值除去一些重疊較多的預(yù)測(cè)框，最終得到每個(gè)類(lèi)別最高得分單個(gè)預(yù)測(cè)框。

如圖所示為交并比定義和NMS處理前后的目標(biāo)檢測(cè)輸出目標(biāo)框的示意圖。

2）Anchor-free

anchor-free類(lèi)算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等。

Anchor-Free的目標(biāo)檢測(cè)算法有兩種方式:

（1）基于多關(guān)鍵點(diǎn)聯(lián)合表達(dá)的方法

（2）基于單中心點(diǎn)預(yù)測(cè)的方法

基于多關(guān)鍵點(diǎn)聯(lián)合方法，是通過(guò)定位目標(biāo)物體的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)來(lái)限定它的搜索空間。例如 Grid R-CNN算法基于RPN找到候選區(qū)域，對(duì)每個(gè)ROI區(qū)域提取特征圖。

將特征圖傳到全卷積網(wǎng)絡(luò)層里面輸出概率的熱度圖，用于定位與目標(biāo)對(duì)齊的邊界框的網(wǎng)格點(diǎn)，利用網(wǎng)格點(diǎn)進(jìn)行特征圖融合，最終確定目標(biāo)的邊界框。

而基于單中心點(diǎn)預(yù)測(cè)的方法，是通過(guò)目標(biāo)物體的中心點(diǎn)來(lái)定位，然后預(yù)測(cè)中心到邊界的距離。例如CenterNet將目標(biāo)當(dāng)成一個(gè)點(diǎn)來(lái)檢測(cè)，即用目標(biāo)box的中心點(diǎn)來(lái)表示這個(gè)目標(biāo)，預(yù)測(cè)目標(biāo)的中心點(diǎn)偏移量(offset)，寬高(size)來(lái)得到物體實(shí)際box，而heatmap則是表示分類(lèi)信息。

每一個(gè)類(lèi)別都有一張heatmap，每一張heatmap上，若某個(gè)坐標(biāo)處有物體目標(biāo)的中心點(diǎn)，即在該坐標(biāo)處產(chǎn)生一個(gè)keypoint(用高斯圓表示），如下圖所示：

由上可見(jiàn)，anchor-base和anchor-free的最主要區(qū)別在于定義正負(fù)樣本和回歸的方式。在anchor-free中，物體落到哪個(gè)網(wǎng)格，哪個(gè)網(wǎng)格就是正樣本，其余都是負(fù)樣本。anchor-base則計(jì)算每個(gè)anchor預(yù)選框和實(shí)際框的IOU，超過(guò)多少閾值就算正樣本。

在回歸部分中，anchor-free是基于point做回歸的，而anchor-base是基于anchor box和ground truth之間的偏移做回歸的。

這也導(dǎo)致了發(fā)展了融合anchor-based和anchor-free分支的方法，如FSAF、SFace、GA-RPN等。

三、目標(biāo)檢測(cè)在車(chē)載中的應(yīng)用場(chǎng)景

目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用在我們生活的方方面面，隨著自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的快速發(fā)展，目標(biāo)檢測(cè)算法在此領(lǐng)域也得到了極大的應(yīng)用。

其中應(yīng)用場(chǎng)景包括道路行人與車(chē)輛檢測(cè)、駕駛員疲勞監(jiān)測(cè)中的人臉檢測(cè)、智能座艙內(nèi)遺留物檢測(cè)、乘員位置檢測(cè)等。

1.艙外行人與車(chē)輛檢測(cè)

對(duì)道路上來(lái)往的行人與車(chē)輛進(jìn)行檢測(cè)，實(shí)時(shí)觀察道路的運(yùn)行狀況。

2.艙內(nèi)駕駛員人臉檢測(cè)

檢測(cè)駕駛員人臉框的位置，作為為實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛員的狀態(tài)的基礎(chǔ)。

3.艙內(nèi)后排遺留物檢測(cè)

檢測(cè)下車(chē)后座艙內(nèi)遺留的的物品，方便提醒駕駛員注意停車(chē)后座艙安全。