近年热门目标检测（Object Detection）算法的总结
总结的算法包括：OverFeat、yolo 系列、SSD、Deformable-ConvNets、R-CNN系列、R-FCN、FPN、SPP-NET
算法综述：
解释one stage和 two stage：
前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。前者在检测准确率和定位精度上占优，后者在算法速度上占优。
目标检测中的评价指标mAP (mean average precision)：多个类别物体检测中，每一个类别都可以根据recall（TP/P，x轴）和precision(TP/~P，y轴)绘制一条曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP是多个类别AP的平均值。理解目标检测当中的mAP
首先讲two stage
1）R-CNN
Regions with CNN features
缺点：
1）不能端到端；
2）存在大量重复计算（每个候选区域都送入CNN）
具体操作：
1） 输入一张图片，使用Selective Search算法生成2000个候选区域；
2） 对每个大小不同的候选区域，强行resize到227x227，用CNN（Alexnet）提取固定长度（4096维）的特征向量，使用了Fine-Tune的技巧；
3）对特征向量用SVM做二分类，判别目标是否存在，几个目标就训练几个SVM。
4）使用回归器精修候选框的位置；
Selective Search：
1）使用基于图的图像分割方法，生成原始候选区域；
2）从 颜色、纹理、尺寸和空间交叠 四个角度计算候选区域相似度，不断合并最相似的区域。
基于图的分割算法：
1）将图的每个顶点(单个像素点)作为原始分割区域，计算原始分割的内部差（最小边距）；
2）计算边距(像素点之间的距离)并升序排序（权重越大，说明顶点的关联性越小）；
3）每次处理一条边，如果不在同一分割区域内且小于这个两个区域的最小内部差，则合并这个两个区域；
2）SPP-NET
Spatital Pyramid Pooling 空间金字塔池化（如图d）
金字塔的结构主要是为了从多尺度输入中提取多尺度的信息，但是low level的分类性能较弱。
SPP layer：
对不同大小的输入特征图，用4 * 4、2 * 2、1 * 1的网格分别分割一遍，对每个网格做max pooling，再把这三种结果concat，则可以拿到固定的输出。
3）Fast R-CNN
Fast R-CNN ≈ R-CNN + SPP layer
Faster R-CNN基于R-CNN做出两个改进：
1）R-CNN的resize步骤容易损失图片信息，在Conv 和 FC之间加一层ROI Pooling(即SPP layer)，可以输入任意尺寸图片，输出固定长度的特征向量；
2）只对原图片做一次卷积提取特征，不像R-CNN把每个候选框都送入CNN网络，而是通过候选位置去提取相应的特征，提速100倍以上。
缺点：
1）不能端到端。Faster R-CNN 反向传播非常低效，不适合fine-tune（todo，重新想清楚），因为CNN的提取基于一个batch的多张图像，而ROI Pooling每次处理一张图像。
2）selective search 方法生成候选框也十分耗时。
4）RPN
Region Proposal Network
1）anchors。考虑不同的面积比和面积大小的组合，如论文中对每个feature选取k个候选框(k=9)，三种比例1:1、1:2、2:1，三种面积128、256、512。
2）从CNN网络中获取图片特征，使用anchors来分割候选区域，根据候选框与任意target框的IOU值是否大于阈值来计算ground truth。
3）随机挑选128个正例，128个负例，做目标检测和边框回归。
5）Faster R-CNN
Faster R-CNN ≈ Fast R-CNN + RPN
- cls_score使用softmax loss，bbox使用smooth L1 loss(todo，为什么用这俩，再做补充)。
-
RPN和ROI Pooling结合的细节如下图所示
缺点：
RPN生成的候选框输入到ROI Pooling，做池化后浮点数取整产生了精度问题。
速度对比
6）Mask R-CNN
ICCV 2017，何凯明
Mask R-CNN ≈ Faster R-CNN + 分割任务
改进：
- ROI Pooling 改成ROI Align；
先不做池化， 把RPN生成的边框输入CNN网络得到一个浮点数w和h的feature map，分成k * k网格，对于每个网格采样4份，使用双线性插值计算网格中每一份的中心点，对计算出来的中心点再做最大池化，最后输出的就是k * k的结果，不是浮点数的w和h。参考ROI Align笔记
one stage 算法
7）SSD
8）Yolo v1
9）Yolo v2
10）Yolo v3
OverFeat
论文：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
作者：Yann Lecun及纽约大学团队
年份：CVPR 2013
评价：2013年ImageNet 定位任务冠军，利用滑动窗口和规则块生成候选框，首次将分类、定位以及检测三个计算机视觉任务放在一起解决，解决图像目标形状复杂、尺寸不一问题。
参考博客：论文笔记、OverFeat学习
做法：
- 用一个共享的CNN来同时处理图像分类，定位，检测三个任务，可以提升三个任务的表现。
- 用CNN有效地实现了一个
多尺度（实验最多输入了6个不同尺度的图像）的滑动窗口（使用FCN，预测加入offset max-pooling，但是证明了提升效果不明显）来处理任务。 - 提出
累积预测来求bounding boxes（而不是传统的非极大值抑制）。
分类任务的网络分为两个版本，一个快速版，一个精确版。下图是精确版的网络结构图。
类似于AlexNet，有几点不同，一是没有使用LRN(局部响应归一化)，二是没有使用重叠的池化，三是stride的超参用2代替了4，大stride可以提升速度，减小精度。
解释FCN(全卷积，即将全连接层更换为1✖️1卷积)
- 参数量不变;
- 相比传统的滑动窗口一次滑动生成一个窗口，只需要执行一次。
解释offset max-pooling
采用1维做示例，假设在x轴上有20个神经元，如果我们选择池化size=3的非重叠池化，从1位置开始进行分组，每3个连续的神经元为一组，然后计算每组的最大值(最大池化)，19、20号神经元将被丢弃，如下图所示：
如果我们只分6组的话，我们除了以1作为初始位置进行连续组合之外，也可以从位置2或者3开始进行组合。也就是说我们其实有3种池化组合方法：
A、△=0分组：[1,2,3]，[4,5,6]，……，[16,17,18]；
B、△=1分组：[2,3,4]，[5,6,7]，……，[17,18,19]；
C、△=2分组：[3,4,5]，[6,7,8]，……，[18,19,20]；
对应图片如下：
拓展到2维（△x,△y），一共9种预测结果，取最大值作为最后结果。
验证集上的分类结果
其中coarse stride表示Δ=0，fine stride表示Δ=0,1,2。
- 使用fine stride可以提升模型表现，但是提升不大，说明实际上offset-pooling在这里的作用不大；
- 使用多scale，增加scale可以提升模型表现；
- 最后多模型融合，又提升了表现。
定位任务把分类任务网络结构的layer 6~output给重新设计一下，把分类改成回归问题，然后在各种不同尺度上训练预测物体的bounding box，根据box和真实box之间的l2损失进行训练。
解释累积预测
累积预测是通过在每个类别计算两个框之间的最短距离进行合并，非极大值抑制每次淘汰与最大概率的框距离近的框。
累积预测不仅去冗余（淘汰低置信度的框），还可以淘汰低连续（多个box相差很远）的类别，会更加鲁棒。
Yolo系列
Yolo v1
论文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
作者：Joseph Redmon
年份：CVPR 2016
参考博客：论文笔记
You Only Look Once，言简意赅，将目标检测看做是单一的回归问题，将整张图作为输入，直接输入框的四个坐标和类别。
做法：
- 将一幅图像分成
SxS个网格(grid cell)，每个网格要预测B个bounding box和类别信息C，一共是B*5+C个值 - 每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值，共
5个值；
注意：class信息是针对每个网格的，confidence信息是针对每个bounding box的。
eg：图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。
Ref