一、目标检测网络简介

大致分为两类one-stage和two-stage，主要区别是检测目标类别与bounding box回归任务是否分开进行。

two-stage代表是rcnn系列（rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn）等

one-stage代表是yolo系列（yolov1-yolov5）、SSD、RetainNet等

二、one-stage

1、yolo

1.1 yolov1

网络：

由最后的全连接层转化多维度张量（7730），可以将7X7 看成特征图，特征图中每点映射到原始图像一块区域（相当于将原始图像划分成7X7的网格），30=2*5+20表示预测出的bbox信息包含2个box（每个box中信息为box中心点坐标及box的宽高、置信度）及2个box对应的20类的概率值。 简单理解为在7X7网格中，每个网络都有可能预测出2个box，因此一张图最终会预测出772=98个box。

置信度作用表示该box中存在目标的可能性。

置信度得分：置信度*每类概率。（测试时使用）

编码：将GT-box信息转化为7730的张量，有目标的cell中，对应目标类别概率设为1，其他类别概率为0，置信度为1；无目标的cell中概率置信度均为0.

损失函数：包含坐标、有无目标的置信度及概率的误差损失。

预测使用NMS算法进行筛选，选取出最优的box

优点

（1）yolo很快，它将整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box 的位置和所属的类别（将对象检测作为一个回归问题）

（2）yolo会基于整张图片信息进行预测，而其他滑窗式的检测框架，只能基于局部图片信息进行推理。

（3）yolo学到的图片特征更为通用。

缺点：

（1）物体检测精度低，召回率低。

（2）容易产生物体的定位错误。

（3） 对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测 2 个物体）。

1.2 yolov2

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/106704786

改进：

（1）批规范化（Batch Normalization）

使用 Batch Normalization 对网络进行优化，去掉 dropout，让网络提高了收敛性，BN 层可以起到一定的正则化效果，能提升模型收敛速度，防止模型过拟合。

（2）高分辨率分类器（High Resolution Classifier）

先用224×224的输入来训练大概160个epoch，然后再把输入调整到448×448再训练10个epoch，然后再与训练好的模型上进行fine-tuning，检测的时候用448×448。

（3）使用 Anchor Boxes

作者借鉴了Faster R-CNN的思想，引入anchor

删除了全连接层和最后一个pooling层，使得最后的卷积层可以有更高的分辨率。
缩减网络，用416416输入代替448448，这样做是希望得到的特征图都是奇数大小的宽和高，奇数大小的宽和高会使得每个特征图在划分cell的时候只有一个中心cell，因为大的目标一般会占据图像的中心，所以希望用一个中心cell去预测，而不是四个中心cell。
预测得到13135=845个box
（4）通过K-means来学习出anchor box

在K-means算法中重新定义iou距离作为样本之间距离计算

（5） 直接位置预测(Direct Location Prediction)

YOLOv2对框回归过程进行了改进，过去的框回归过程，由于对tx,ty 参数没有约束，使得回归后的目标框可以位移到任意位置，这也导致YOLO的框回归中存在不稳定性。改进的做法为引入sigmid函数，对预测的x,y 进行约束。

YOLOv2在框回归时，为每一个目标框预测5个参数： tx,ty,tw,th,t0 ，调整的计算公式为：

通过使用sigmid函数，将偏移量的范围限制到 (0,1) ，使得预测框的中心坐标总位于格子内部，减少了模型的不稳定性。

（6）网络搭建：Darknet-19，拥有19个卷积层和5个Max Pooling层，网络中使用了Batch Normalization来加快收敛最后的conv层、avgpool层和softmax层是用于分类训练时的输出结构。当进行预测时，去掉这三层，只保留箭头间的部分进行特征提取。

（7）多尺度训练

由于网络中只包含卷积层和池化层，YOLOv2为了增加网络的鲁棒性，在训练过程中动态调整网络的输入大小，同时相应地调整网络的结构以满足输入。因为网络下采样32倍，要求输入尺寸包含因数32。

（8）损失函数

损失函数详解

无法解决重叠问题的分类

1.3 yolov3

改进：

YOLOv3 借鉴了 FPN 的思想，从不同尺度提取特征。相比 YOLOv2，YOLOv3 提取最后 3 层特征图，不仅在每个特征图上分别独立做预测，同时通过将小特征图上采样到与大的特征图相同大小，然后与大的特征图拼接做进一步预测。用维度聚类的思想聚类出 9 种尺度的 anchor box，将 9 种尺度的 anchor box 均匀的分配给 3 种尺度的特征图

用逻辑回归替代 softmax 作为分类器

在 YOLO v3 在网络结构中把原先的 softmax 层换成了逻辑回归层，从而实现把单标签分类改成多标签分类

（1）网络：DarkNet-53

（2）损失函数

1.4 yolov4

改进：

（1）输入端：Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练。

（2）BackBone主干网络：CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock

（3）Neck：目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层，比如Yolov4中的SPP模块、FPN+PAN结构

（4）Prediction输出层的锚框机制和Yolov3相同，主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss，以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms

1.5 yolov5

（1）输入端：Mosaic数据增强、自适应锚框计算

（2）Backbone：Focus结构，CSP结构

（3）Neck：FPN+PAN结构

（4）Prediction：GIOU_Loss

2、SSD

详细参考：https://www.cnblogs.com/MY0213/p/9858383.html

以VGG16网络卷积组作为SSD网络前一部分，后面的2个全连接层用卷积层替换，并追加4组卷积组。

从整个SSD网络中选择conv4_3、conv7、conv8_2、conv9_2、conv10_2、conv11_2卷积层的特征图预测出box，由不同层特征图预测出不同尺寸的目标（多尺度），浅层预测出小目标，深层预测出大目标并且每个特征图（fpfp）中的每个点映射到原图感受视野区域（中心点），如3838特征图在原始图片300300中对应的视野区域为88，每个点预测出K个box，每个box中信息包含位置及对应各类别概率值©，所以各层抽取的特征图最后转化为(fp,fp,K,(C+4))。K的为4、6、6、6、4、4分别对应各fp。

①、网络构建

②、先验框构造

参考：https://blog.csdn.net/BistuSim/article/details/83048407

先验框目的主要是为了筛选出符合与GT-box最优的框，再与GT-box计算位置损失与置信度损失。

匹配的策略：首先选择与GT Box具有最大IOU的先验框作为正样本；其次，若某个先验框的的IOU>0.5，也认为是正样本。这样使得网络可以对多个先验框进行预测，可以预测目标的多种形状。

先验框尺度设置：随着特征图大小降低，先验框尺度线性增加

③、损失函数

损失函数定义为位置误差（locatization loss， loc）与置信度误差（confidence loss, conf）的加权和：

位置误差：

置信度误差：

参考：https://segmentfault.com/a/1190000021845972

3、RetainNet

RetinaNet主要解决的问题就是一步做完却会导致的----类别不平衡问题，即在得到的一堆锚框中，实际上只有少数量的目标框，还有很多无用的背景图，导致极端的类别不平衡。

①、网络

ResNet + FPN + SubNet

②、Focal Loss

Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。

二、two-stage

RCNN系列对比：参考

1、R-CNN

实现步骤：

①使用SS（Selective Search）算法生成约2k个候选框（Region Proposals，RP），通过warp，将RP统一变成227×227的大小。

②将生成的所有候选框送入CNN中提取特征

③使用SVM对输出的特征进行分类

④回归预测候选框

参考：https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51066975

2、Fast R-CNN

实现步骤：

①使用SS（Selective Search）算法生成约2k个候选框RP

②将原始图片送入CNN中提取特征

③将生成的RP映射到最后的卷积层得到的特征图上

④通过RoI pooling层使得每个RP成为固定尺寸的feature map

⑤利用Softmax Loss和Smooth L1 Loss对分类概率和Bb回归联合训练

参考：https://blog.csdn.net/tystuxd/article/details/85317037?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-7&spm=1001.2101.3001.4242

3、Faster R-CNN

训练

1）把整张图像送入CNN中进行feature map的提取。

2）用RPN生成RP,每张图片生成300个。

3）RP映射到最后一层feature map。

4）在RoI pooling层把每个RoI生成固定大小的feature map。

5）利用Softmax Loss和Smooth L1 Loss对分类概率和Bb回归联合训练。

4、SPP-net

R-CNN（Selective Search + CNN + SVM）

SPP-net（ROI Pooling）

Fast R-CNN（Selective Search + CNN + ROI）

Faster R-CNN（RPN + CNN + ROI）

• 参考：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/80170182?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-6.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-6.control

几种目标检测网络的优缺点：

• https://zhuanlan.zhihu.com/p/53361944
• https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/101303122
• http://www.chuangze.cn/third_1.asp?txtid=1255
• https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet
• Focal Loss ：https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9497836.html
• https://blog.csdn.net/qq_17448289/article/details/52871461

总结

最后

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