目标检测 (Object Detection)
Object Detection 是计算机视觉中的一项任务，它涉及在图像中识别和定位一个或多个对象。
基本流程
- 训练数据集: 创建一个带有标签的训练集包含对象的紧密剪裁示例以及不包含对象的示例。
- 训练卷积神经网络(ConvNet): 使用训练集训练卷积神经网络，该网络将输入图像分类为 “有对象”或“无对象”。
- 滑动窗口检测算法(Sliding Windows Detection Algorithm): 在测试图像中使用滑动窗口检测算法来定位对象。
滑动窗口检测算法 (Sliding Windows Detection Algorithm)
- 选择窗口大小: 在测试图像中选择一个窗口大小。
- 裁剪图像: 将窗口内的图像区域裁剪出来，将其输入到训练好的卷积神经网络中。
- 分类: 卷积神经网络将裁剪的图像区域分类为“有对象”或“无对象”。
- 滑动窗口: 将窗口向右或向下滑动一定的步长，重复步骤2和3，直到覆盖整个测试图像。
- 重复: 使用不同大小的窗口重复步骤1到4，以检测不同大小的对象。
缺点
滑动窗口检测算法的主要缺点是计算成本高。每个裁剪的图像区域都需要独立通过卷积神经网络进行分类，这在计算上是非常昂贵的。如果使用较大的步长，虽然可以减少需要分类的窗口数量，但可能会损害性能。如果使用较小的步长，虽然可以提高定位精度但会增加计算成本。
解决方法
滑动窗口对象检测器可以通过卷积方式实现，从而更有效地降低计算成本。在下一个视频中，我们将了解如何通过卷积方式实现滑动窗口对象检测器。
滑动窗口检测算法 (Sliding Windows Detection Algorithm) 的卷积实现
滑动窗口检测算法的卷积实现有以下步骤：
- 全连接层转换为卷积层：
- 首先，我们将全连接层转换为卷积层。例如，如果一个神经网络的输入是 14 ×14 × 3 的图像，经过 5 × 5 的卷积滤波器和16个通道后，图像的大小变为 10 × 10 × 16，然后再通过 2 × 2 的最大池化层，图像的大小变为 5 × 5 × 16。接下来，我们将全连接层转换为卷积层。如果全连接层有400个神经元，我们将其转换为400个 5 × 5 × 16 的卷积滤波器，输出为 1 × 1 × 400。然后通过 1 × 1 的卷积滤波器将其变为 1 × 1 × 400 ，最后通过一个 1 × 1 的卷积滤波器和 softmax 激活函数得到 1 × 1 × 4 的输出。
- 卷积实现的滑动窗口：
- 在传统的滑动窗口检测算法中，需要将图像分割为多个窗口，然后依次将每个窗口输入到神经网络中进行预测。这种方法存在重复计算问题，因为每个窗口都会有重叠部分。
- 卷积实现的滑动窗口解决了这个问题。我们将整个图像输入到卷积神经网络中，通过前面提到的卷积层得到一个 n × n × c 的输出（其中 n 是输出的高度和宽度，c 是类别的数量）。每个 1 × 1 × c 的输出都对应着原始图像中一个窗口的预测结果，这样我们就可以通过一次前向传播得到所有窗口的预测结果，极大地提高了计算效率。
通过这种方法，我们不仅可以处理不同尺寸的图像，还可以保留每一层神经元在原始图像中的相对位置信息，从而使对象检测变得更加高效和准确。