當(dāng)你使用支付寶“刷臉支付”時(shí)，你是否好奇過你的手機(jī)是如何認(rèn)出你的？這得益于計(jì)算機(jī)視覺的蓬勃發(fā)展。計(jì)算機(jī)視覺是一門教計(jì)算機(jī)如何“看”世界的學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺包含多個(gè)分支，其中圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、目標(biāo)跟蹤等是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最重要的研究課題。本文將介紹目標(biāo)檢測的相關(guān)知識，并提供一些有趣的實(shí)例幫助理解。

一、什么是目標(biāo)檢測

目標(biāo)檢測，用通俗的語言來講，就是通過編寫程序，讓計(jì)算機(jī)從一張圖片中找出感興趣的目標(biāo)，并確定它們的位置和類別的方法。目標(biāo)檢測包含兩個(gè)任務(wù)：（1）判定圖像上有哪些目標(biāo)物體，將它們進(jìn)行分類。（2）判定圖像中目標(biāo)物體在哪里，并確定它們的準(zhǔn)確位置。如圖1-1所示，目標(biāo)檢測算法關(guān)注的是“貓”這一特定目標(biāo)物體，圖像中不但檢測出了一只貓，還準(zhǔn)確地框出了這只貓?jiān)趫D像中的位置。

二、目標(biāo)檢測中的核心問題

目標(biāo)檢測共有以下四個(gè)核心問題：（1）目標(biāo)可能出現(xiàn)在圖像的任何位置；（2）目標(biāo)有各種不同的大小；（3）目標(biāo)有各種不同的形狀；（4）光照、遮擋等因素的干擾。如圖2-1所示，在這幅圖中，人臉被口罩所遮擋。

三、目標(biāo)檢測算法簡介

首先我們來介紹深度學(xué)習(xí)方法。簡單來說，深度學(xué)習(xí)就是把計(jì)算機(jī)要學(xué)習(xí)的東西看成一大堆數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)丟進(jìn)一個(gè)復(fù)雜的、包含多個(gè)層級的數(shù)據(jù)處理網(wǎng)絡(luò)（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），然后檢查經(jīng)過這個(gè)網(wǎng)絡(luò)處理得到的結(jié)果是否符合要求——如果符合，就保留這個(gè)網(wǎng)絡(luò)作為目標(biāo)模型，如果不符合，就一次次地、鍥而不舍地調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)設(shè)置，直到輸出滿足要求為止。

圖3-1 深度學(xué)習(xí)體系[1]

隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，目標(biāo)檢測領(lǐng)域也開始使用深度學(xué)習(xí)方法。基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法總共分為兩類：一階段目標(biāo)檢測算法和兩階段目標(biāo)檢測算法，如圖所示。

圖3-2 目標(biāo)檢測算法分類

一階段目標(biāo)檢測算法可以實(shí)時(shí)檢測，不需要產(chǎn)生候選區(qū)域，可以直接輸出目標(biāo)的位置和類別。最具代表性的一階段目標(biāo)檢測算法有YOLO系列算法。

YOLOv1（You only look once）算法在2016年首次提出，YOLOv1算法只進(jìn)行一次預(yù)測，卻能直接輸出目標(biāo)的位置和類別，比其他基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法速度更快，缺陷在于準(zhǔn)確度不算很高。后續(xù)提出的YOLOv2與YOLOv3在YOLOv1基礎(chǔ)上做了很大的改進(jìn)，提升了目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確度，YOLO系列算法在多個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。圖3-3是使用YOLO系列算法進(jìn)行目標(biāo)檢測的一個(gè)實(shí)例，僅僅使用了一個(gè)非常簡單的卷積網(wǎng)絡(luò)，就可以同時(shí)標(biāo)出目標(biāo)的位置和所屬類別的可能性大小。

圖3-30YOLO算法檢測系統(tǒng)[2]

兩階段目標(biāo)檢測算法將目標(biāo)檢測分為兩個(gè)階段：首先對原圖進(jìn)行處理，產(chǎn)生較多的候選框，在各個(gè)候選框內(nèi)尋找目標(biāo)的位置并分類。這種方法精度較高，但是速度較慢，不能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測。最具代表性的兩階段目標(biāo)檢測方法是R-CNN, Fast-RCNN,Faster-RCNN, FPN等。圖3-4是兩階段目標(biāo)檢測算法R-CNN的檢測系統(tǒng)圖，它先在圖像上產(chǎn)生大于2000個(gè)候選框，再通過一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)，最后得到目標(biāo)的精確位置和目標(biāo)的類別。

圖3-4 R-CNN算法檢測系統(tǒng)[3]

綜上，一階段目標(biāo)檢測算法適合對實(shí)時(shí)性要求較高、但對精度無過高要求的應(yīng)用場景，而二階段目標(biāo)檢測算法與此相反，適合對精度有較高要求，但不要求實(shí)時(shí)檢測的應(yīng)用場景。隨著技術(shù)的發(fā)展，二階段目標(biāo)檢測算法也越來越追求速度與精度的平衡。

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四、目標(biāo)檢測的應(yīng)用場景

目標(biāo)檢測是計(jì)算機(jī)視覺最基本的問題之一，具有極為廣泛的應(yīng)用，下面簡單介紹三種典型的應(yīng)用場景，分別是人臉識別、智能交通和工業(yè)檢測。

1.人臉識別

使用支付寶進(jìn)行“刷臉支付”就是一種典型的人臉識別技術(shù)。人臉識別是基于人的面部特征進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)，通過采集含有人臉的圖像或視頻，對檢測到的人臉進(jìn)行識別。圖是使用支付寶進(jìn)行“刷臉支付”的示意圖。

圖4-1 刷臉支付示意圖

人臉識別系統(tǒng)主要包括四個(gè)部分，分別為人臉圖像檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及身份匹配與識別，流程如圖所示。其中人臉圖像檢測是進(jìn)行后續(xù)識別的基礎(chǔ)，這就是目標(biāo)檢測在人臉識別中的應(yīng)用。

圖4-2人臉識別系統(tǒng)流程圖

近年來，人臉識別技術(shù)已經(jīng)取得了長足的發(fā)展，目前廣泛應(yīng)用于公安、交通、支付等多個(gè)實(shí)際場景。

2. 智能交通

自動(dòng)駕駛技術(shù)是一種廣為人知的智能交通應(yīng)用。如圖所示，自動(dòng)駕駛技術(shù)中的目標(biāo)檢測主要包含對道路、車輛以及行人的檢測，對交通標(biāo)志物以及路旁物體的檢測識別。主流的人工智能公司，如百度、華為、大疆等，都很重視自動(dòng)駕駛方面的研發(fā)，目前已經(jīng)初步實(shí)現(xiàn)了受限路況條件下的自動(dòng)駕駛，但距離實(shí)現(xiàn)不受路況、天氣等因素影響的自動(dòng)駕駛（L4級別），還有相當(dāng)長的一段距離。

圖4-3 目標(biāo)檢測在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用

除了自動(dòng)駕駛技術(shù)，目標(biāo)檢測也可以幫助解決道路擁堵問題。通過目標(biāo)檢測算法，對道路上的相機(jī)采集的視頻圖像進(jìn)行分析，根據(jù)相應(yīng)路段的車流量調(diào)整紅綠燈的時(shí)間，可以避免大規(guī)模的擁堵。

目標(biāo)檢測也可以幫助公安部門追蹤嫌疑人或嫌疑車輛。如圖，通過目標(biāo)檢測算法，鎖定嫌疑車輛的特征，可對他們進(jìn)行全程軌跡追蹤。

圖4-4 目標(biāo)檢測在公安偵察方面的應(yīng)用[6]

從根本上看，交通場景中各種具體應(yīng)用的底層實(shí)現(xiàn)，都是以目標(biāo)檢測技術(shù)為基礎(chǔ)的。

3.工業(yè)檢測

在產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中，由于原料、制造業(yè)工藝、環(huán)境等因素的影響，產(chǎn)品有可能產(chǎn)生各種各樣的問題。其中一部分是外觀缺陷，即人眼可識別的缺陷。在傳統(tǒng)生產(chǎn)流程中，外觀缺陷大多采用人工檢測的方式進(jìn)行識別，不僅消耗人力成本，也無法保障檢測效果。圖4-5是利用YOLO算法對電路板外觀缺陷進(jìn)行檢測的示意圖，利用目標(biāo)檢測算法，可以準(zhǔn)確地鎖定 哪里產(chǎn)生了缺陷，產(chǎn)生了什么缺陷。

圖4-5 YOLO算法檢測電路板的外觀缺陷[7]

工業(yè)檢測利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)中的目標(biāo)檢測算法，把產(chǎn)品在生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的裂紋、形變、部件丟失等外觀缺陷檢測出來，可以提升工廠的生產(chǎn)效率。