胡金辰　王雨晨　蔣江紅　張鍥石

摘要：目前，基于計(jì)算機(jī)視覺分析的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)已被廣泛研究并應(yīng)用在眾多學(xué)科領(lǐng)域中。本文從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（CNN）演化的角度，對(duì)基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行分析、比較和總結(jié)。首先簡(jiǎn)要介紹了基于CNN的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)流程；其次重點(diǎn)分析和比較了以CNN為基礎(chǔ)的基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)模型的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展，針對(duì)不同選擇的預(yù)處理方法進(jìn)行分類、縱向和橫向?qū)Ρ?；最后總結(jié)了目前研究中存在的問(wèn)題，并對(duì)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了展望。

關(guān)鍵詞：目標(biāo)檢測(cè)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；深度學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2018）04-0097-02

目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是通過(guò)目標(biāo)特征提取、分割等技術(shù)來(lái)確定圖像中目標(biāo)物體具體位置的技術(shù)，隨著目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展，其內(nèi)涵和范疇也在不斷豐富拓展。目前，針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的研究引起了持續(xù)而普遍的關(guān)注，已成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過(guò)模擬人腦的視覺感知系統(tǒng)，從輸入圖片中提取邊緣特征，并將邊緣特征逐層向上抽象傳遞，以此獲得更高級(jí)的特征。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)日趨火熱，深度學(xué)習(xí)模型也被廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別領(lǐng)域，如目標(biāo)分割、識(shí)別和檢測(cè)等問(wèn)題。隨著模型的改進(jìn)和算法的發(fā)展，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)突破了傳統(tǒng)算法的瓶頸，準(zhǔn)確度和效率大幅提升，成為當(dāng)前的主流算法。

1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)流程

目標(biāo)檢測(cè)主要分為兩個(gè)步驟：目標(biāo)分類和目標(biāo)定位，分類主要用于判斷出輸入圖像中具有所需特征的物體，定位則是對(duì)目標(biāo)物體確定位置和范圍，這兩個(gè)步驟保證了系統(tǒng)目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。不同于傳統(tǒng)的手動(dòng)特征提取，深度卷積網(wǎng)絡(luò)提供了一種端到端的學(xué)習(xí)模型，模型中的參數(shù)可以通過(guò)梯度下降方法進(jìn)行訓(xùn)練，使網(wǎng)絡(luò)模型能夠自主學(xué)習(xí)圖像特征，完成對(duì)圖像特征的提取和分類。在CNN的卷積層中，一個(gè)神經(jīng)元只與部分鄰層神經(jīng)元連接?；谏疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)在設(shè)計(jì)過(guò)程中，主要涉及到三個(gè)流程：圖像選擇性預(yù)處理、基于CNN的圖像特征提取及候選框優(yōu)化、特征分類。圖像選擇性預(yù)處理主要分為候選區(qū)域搜索和回歸兩種方法，經(jīng)過(guò)CNN提取圖像目標(biāo)特征后，又依據(jù)第一步預(yù)處理方法的不同，特征分類又分為分類器分類以及直接計(jì)算類別概率兩種方法。圖1為基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)流程圖。

2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)發(fā)展

現(xiàn)代第一個(gè)結(jié)構(gòu)較為完整的CNN是由加拿大多倫多大學(xué)LeCun 教授提出的LeNet[1]網(wǎng)絡(luò)，該模型使用ReLU代替了傳統(tǒng)的激活函數(shù)，另外使用可疊加的池化層以及Dropout減小過(guò)擬合，LeNet-5在手寫字符識(shí)別領(lǐng)域的成功應(yīng)用引起了學(xué)術(shù)界對(duì)于CNN的關(guān)注；隨后，Geoffrey和他學(xué)生Alex利用AlexNet[2]在ImageNet的競(jìng)賽中一舉奪冠，在top-5錯(cuò)誤率上達(dá)到歷史性突破；2014年，Andrew Zisserman等人提出的VGG-Net[3]在ILSVRC localization的問(wèn)題上獲得第一名； GoogLeNET[4]為了解決網(wǎng)絡(luò)中巨量參數(shù)過(guò)擬合問(wèn)題和減小計(jì)算量，將全連接以及一般的卷積層轉(zhuǎn)為稀疏連接，保證了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的稀疏性和密集矩陣的高計(jì)算性能。CNN通過(guò)卷積運(yùn)算使得計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)從圖像中提取目標(biāo)特征，這使得網(wǎng)絡(luò)獲得的特征更自然，并且通用性好，對(duì)一定程度的扭曲形變有良好的魯棒性。隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展及在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛，很多基于加深網(wǎng)絡(luò)模型的層數(shù)、增強(qiáng)卷積模的計(jì)算功能等算法思路的改進(jìn)，許多優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)模型也不斷涌現(xiàn)。表1是基于Region Proposal和Bounding Boxes方法下的深度卷積網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)檢測(cè)方面的性能對(duì)比。

2.1 基于Region Proposal的方法

2.1.1 RCNN

目標(biāo)檢測(cè)的思路通常是采用滑動(dòng)窗口檢測(cè)器，通過(guò)所有的滑動(dòng)窗口提取特征，再傳送至分類器，但這種方法存在極大的計(jì)算復(fù)雜度挑戰(zhàn)。Region CNN（RCNN）[5]利用微調(diào)后的訓(xùn)練分類模型，使用Region Proposals的理念，修正圖像中提取的候選框，使其達(dá)到適合CNN的輸入，再利用回歸器優(yōu)化候選框，在VOC2007上取得了顯著的效果。RCNN借助CNN良好的特征提取和分類性能，通過(guò)Region Proposal方法對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行特征提取，降低了傳統(tǒng)滑動(dòng)窗口方法的算法復(fù)雜度，大幅提高檢測(cè)率。

2.1.2 SPP-NET

SPP-Net[6]在RCNN的基礎(chǔ)上做了實(shí)質(zhì)性的改進(jìn)。通過(guò)采用空間金字塔池化替換了全連接層之前的最后一個(gè)池化層，有效解決了RCNN的重復(fù)提取特征的計(jì)算問(wèn)題，突破了速度瓶頸。SPP-Net在設(shè)計(jì)上借助分塊兼容特征的思路，在固定輸入的全連接層前，接入網(wǎng)絡(luò)層，拼接特征解決CNN需要的固定輸入問(wèn)題，然而SPP-Net仍然存在訓(xùn)練多階段和花費(fèi)大的問(wèn)題。

2.1.3 Fast-RCNN

Fast-RCNN[7]借鑒SPP思路，提出基于感興趣區(qū)域分割的池化層映射的特征向量，使得圖像的各區(qū)域均可提取固定維數(shù)的特征，有效解決SPP-Net存在的整體網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問(wèn)題。Fast-RCNN通過(guò)建立用多任務(wù)模型，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行分類操作，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的端到端聯(lián)合訓(xùn)練。同時(shí)，F(xiàn)ast-RCNN利用網(wǎng)絡(luò)末端同步訓(xùn)練提高準(zhǔn)確度，然而在分類步驟的性能提升方面并沒(méi)有顯著的表現(xiàn)。

2.1.4 Faster-RCNN

Faster-RCNN[8]在Fast-RCNN的基礎(chǔ)上，添加區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)（Region Proposal Network， RPN），將候選框提取合并到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過(guò)交替訓(xùn)練建立統(tǒng)一的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，減少重復(fù)計(jì)算，大大提高運(yùn)行速度，幾乎達(dá)到了效果上的最優(yōu)。Faster RCNN 的提出已有兩年多時(shí)間，但引入的RPN實(shí)現(xiàn)了端到端的訓(xùn)練，生成了高質(zhì)量的區(qū)域建議框，使得該框架仍舊是行人檢測(cè)領(lǐng)域的主流框架之一。

2.2 基于Bounding Boxes的方法

2.2.1 YOLO

YOLO[9]的思想是采用單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接對(duì)整張輸入圖像作為輸入進(jìn)行訓(xùn)練，更加快速地區(qū)分背景區(qū)域和目標(biāo)，它不同于2.1中生成候選區(qū)域的中間步驟，能夠更加簡(jiǎn)單、快速地對(duì)目標(biāo)物體進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。該方法將輸入圖像分成 S×S大小的網(wǎng)格，每一個(gè)網(wǎng)格單元預(yù)測(cè)邊界框和這些邊界框的可信度。YOLO從本質(zhì)上解決了目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)的實(shí)時(shí)性問(wèn)題，真正實(shí)現(xiàn)“端到端”的CNN結(jié)構(gòu)。

2.2.2 SSD

SSD[10]改進(jìn)了YOLO目標(biāo)位置準(zhǔn)確性比較差的問(wèn)題，并基于Faster-RCNN中的Anchor機(jī)制，在識(shí)別階段，該方法通過(guò)整張圖像的輸入選定若干個(gè)邊界框的位置信息和類別信息，并在特征圖像中使用幾種不同尺度形狀的邊界框?qū)δ繕?biāo)物體進(jìn)行預(yù)測(cè)。在測(cè)試階段，該網(wǎng)絡(luò)對(duì)每每邊界框中各個(gè)類別的物體存在可能性進(jìn)行預(yù)測(cè)，并且通過(guò)對(duì)邊界框的調(diào)整以適應(yīng)目標(biāo)物體的形狀，最后經(jīng)過(guò)非極大抑制（NMS， Non Maximum Suppression）的方法篩選得到最終的檢測(cè)結(jié)果。

3 目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)

近年來(lái)，有關(guān)目標(biāo)檢測(cè)的研究不僅提出了大量算法模型，而且也收集了很多用于訓(xùn)練、測(cè)試網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)庫(kù)。圖像數(shù)據(jù)庫(kù)是一種通過(guò)有效標(biāo)注及精準(zhǔn)分類完成的寶貴資源，權(quán)威的數(shù)據(jù)集為模型的建立和完善打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。以下列出了目前研究中常用的目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明：

（1）PASCAL VOC[11]：2005年由Everingham等人建立，作為一個(gè)供機(jī)器識(shí)別和訓(xùn)練的大型圖片數(shù)據(jù)庫(kù)，共包含20個(gè)大類別，每類圖片數(shù)量在一千至一萬(wàn)張不等。（2）LableMe[12]：2008年由Russell等人收集而成的物體及場(chǎng)景識(shí)別數(shù)據(jù)集，原始數(shù)據(jù)集包含至少183個(gè)類別、3萬(wàn)幅圖像、11萬(wàn)個(gè)標(biāo)記對(duì)象，對(duì)于監(jiān)督學(xué)習(xí)和定量分析有巨大的幫助。（3）ImageNet[13]：由Li Fei-Fei及其團(tuán)隊(duì)于2012年為了讓機(jī)器學(xué)習(xí)避免過(guò)擬合并盡量滿足更多實(shí)例，構(gòu)建的一個(gè)視覺信息復(fù)雜、模型趨于高維、并配以大量參數(shù)的數(shù)據(jù)集。（4）Caltech[14]行人數(shù)據(jù)集：由總共約10小時(shí)的640×480 30Hz視頻組成，該系列視頻是在城市環(huán)境中通過(guò)常規(guī)交通工具拍攝的。其中包含大約25萬(wàn)幀（約137分鐘長(zhǎng)的片段）的35萬(wàn)個(gè)邊框和2300個(gè)姿態(tài)各異的行人。（5）INRIA[15]行人數(shù)據(jù)集：在2005年由Navneet Dalal等人提出，用于檢測(cè)圖像和視頻中行人。數(shù)據(jù)集主要包含GRAZ 01數(shù)據(jù)集的圖像與相應(yīng)的注釋文件、標(biāo)準(zhǔn)化64×128像素的正樣本圖像兩種格式，原始的正面高分辨率圖像可以突出人物。

4 結(jié)語(yǔ)

傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)主要通過(guò)不同尺度的滑動(dòng)窗口提取特征模型，在建立特征模型后通過(guò)SVM或者Adaboost進(jìn)行分類任務(wù)，最終得到目標(biāo)結(jié)果。但是由于傳統(tǒng)特征模型的局限性，近年來(lái)，通過(guò)CNN與目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的結(jié)合得到的特征信息，在精準(zhǔn)度和測(cè)試速度上都獲得了極大突破。盡管基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的研究已經(jīng)取得了一些成功，但是距離廣泛實(shí)際應(yīng)用還有一段距離。基于CNN的目標(biāo)檢測(cè)是當(dāng)今形勢(shì)下一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的課題，有十分重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代的到來(lái)，有理由相信，在未來(lái)的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題中，如果將現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)模型多層特征表示融合優(yōu)化，更好地解決在復(fù)雜場(chǎng)景下的魯棒性和網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜性的問(wèn)題，那么基于深度卷積網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)將會(huì)得到更廣泛的實(shí)際應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)

[1]Y. Lecun， L. Bottou， Y. Bengio， and P. Haffner， “Gradient-based learning applied to document recognition”， Proceedings of the IEEE vol. 86， no. 11， pp. 2278-2324， 1998.

[2]A. Krizhevsky， I. Sutskever， and G. Hinton， “ImageNet classification with deep convolutional neural networks”， International Conference on Neural Information Processing Systems （NIPS）， vol. 60， no. 2， pp. 1097-1105， 2012.

[3]K. Simonyan and A. Zisserman， “Very deep convolutional networks for large-scale image recognition，” arXiv preprint： 1409.1556， 2014.

[4]C. Szegedy， W. Liu， and Y. Jia， “Going Deeper with Convolutions”， Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）， pp. 1-9， 2014.

[5]R. Girshick， J. Donahue， and T. Darrel， “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation”， Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）， pp.119-135， 2014.

[6]K. He， X. Zhang， and S. Ren， “Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition”， European Conference on Computer Vision （ECCV）， pp.346-361， 2014.

[7]R. Girshick， “Fast R-CNN”， arXiv1504.08083， 2015.

[8]S. Ren， K. He， and R. Girshick，“Faster R-CNN： towards real-time object detection with region proposal networks”， Advances in Neural Information Processing Systems （NIPS）， pp.1137-1149， 2015.

[9]J. Rendmon， S. Divvala， and R. Girshick，“You only look once： unified， real-tme object detection”， arXiv： 1506.02640，2015.

[10]W. Liu， D. Anguelov， and D. Erhan， “SSD： single shot multibox detector”， European Conference on Computer Vision. Springer， Cham， pp.21-37.2016.

[11]M. Everingham， L. V. Gool， C. Williams， J. Winn， and A. Zisserman， “The pascal visual object classes challenge，” International Journal of Computer Vision （IJCV）， vol. 88， no. 2， pp.303-338， 2010.

[12]B. Russell， A. Torralba， K. Murphy， and W. Freeman， “Labelme： a database and web-based tool for image annotation，” International Journal of Computer Vision （IJCV）， vol. 77， no.1-3， pp. 157-173， 2008.

[13]J. Deng， W. Dong， R. Socher， L. J. Li， K. Li， and F. F.Li， “Imagenet： a large-scale hierarchical image database，” Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）， pp. 248-255， 2009.

[14]N. Dalal， and B. Triggs， “Histogram of oriented gradients for human detection”， Conference on Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR）， pp. 886-893， 2005.

[15]P. Dollar， C. Wojek， and B. Schiele， “Pedestrian detection： An evaluation of the state of the art”， IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence （TPAMI）， vol. 24， no. 4， pp. 743-761， 2012.