本文首先会介绍目标检测的概念，然后介绍一种简化了的目标检测问题——定位 + 分类以及它存在的问题，最后由浅入深逐步进入到目标检测常用的模型及方法，如 Faster R-CNN、SSD 等。这个过程中 会涉及很多细节的概念和知识点，具体的技术讲解请通过文末扫描二维码下载电子进行详细阅读。

1、目标检测常用的模型及方法

1.1 R-CNN

学者们在这个方向做了很多研究，比较有名的是 selective search 方法，具体方法这里不做详细说明，感兴趣的读者可以看关于 selective search 的论文。大家只要知道这是一种从图片中选出潜在物体候选框(Regions of Interest，ROI)的方 法即可。有了获取 ROI 的方法，接下来就可以通过分类和合并的方法来获取最终的 目标检测结果。基于这个思路有了下面的 R-CNN 方法。

• 选出潜在目标候选框(ROI)
• 训练一个好的特征提取器
• 训练最终的分类器
• 为每个类训练一个回归模型，用来微调 ROI 与真实矩形框位置和大小的偏差

1.2 Fast R-CNN

针对 R-CNN 的 3 个主要问题，我们思考一下是否有更好的解决方案。首先是速度，2000 个 ROI 的 CNN 特征提取占用了大量的时间，是否可以用更好的方法，比如共享卷积层来同时处理所有 2000 个 ROI ? 其次是CNN 的特征不会因 SVM 和回归的调整而更新。

R-CNN 的操作流程比较复杂，能否有更好的方式使得训练过程成为端到端的? 接下来我们将介绍 Firshick 等人于 2015 年提出的 Fast R-CNN[2]，它非常巧 妙地解决了 R-CNN 主要的几个问题。

**1.3 Faster R-CNN
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Faster R-CNN[3] 作为目标检测的经典方法在现今很多实战项目和比赛中频频出现。其实，Faster R-CNN 就是在 Fast R-CNN 的基础上构建一个小的网络，直接产生 region proposal 来代替通过其他方法(如 selective search)得到 ROI。这 个小型的网络被称为区域预测网络(Region Proposal Network，RPN)。Faster R-CNN 的训练流程其中的 RPN 是关键，其余流程基本和 Fast R-CNN一致。

• 接下来我们看下 Faster R-CNN 的训练过程:
• 使用 ImageNet 预训练好的模型训练一个 RPN 网络。
• 使用 ImageNet 预训练好的模型，以及第(1)步里产生的建议区域训练 Fast R-CNN 网络，得到物体实际类别以及微调的矩形框位置。
• 使用(2)中的网络初始化 RPN，固定前面卷积层，只有调整 RPN 层的参数。
• 固定前面的卷积层，只训练并调整 Fast R-CNN的 FC 层。

1.4 YOLO

由于在 R-CNN 的系列算法中都需要首先获取大量 proposal，但 proposal 之 间有很大的重叠，会带来很多重复的工作。YOLO[5]一改基于 proposal 的预测思路， 将输入图片划分成 S*S 个小格子，在每个小格子中做预测，最终将结果合并。

接下来我们看一下 YOLO 学习的关键步骤：

• YOLO 对于网络输入图片的尺寸有要求，首先需要将图片缩放到指定尺寸 (448448)，再将图片划分成 SS 的小格。
• 每个小格里面做这几个预测:该小格是否包含物体、包含物体对应的矩形框位置以及该小格对应 C 个类别的分数是多少。

1.5 SSD

SSD[4] 同时借鉴了YOLO 网格的思想和 Faster R-CNN 的anchor 机制，使 得 SSD 可以快速进行预测的同时又可以相对准确地获取目标的位置。接下来介绍SSD 的一些特点：

• 使用多尺度特征层进行检测。在 Faster Rcnn的 RPN 中，anchor 是在主干 网络的最后一个特征层上生成的，而在 SSD 中，anchor 不仅仅在最后一个 特征层上产生，在几个高层特征层处同时也在产生 anchor。
• SSD 中所有特征层产生的 anchor 都将经过正负样本的筛选后直接进行分类分数以及 bbox 位置的学习。

2、目标检测的产业应用实践

前面具体讲解了目标检测的技术应用，技术如何和产业相结合，发挥出最大的价值，也是我们最为关注的。

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