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大白話(huà)熟悉目標(biāo)檢測(cè)基本流程

• 前言
• 數(shù)據(jù)集
• 數(shù)據(jù)加載類(lèi)
• 主干網(wǎng)絡(luò)（Backclone）
• 頸部網(wǎng)絡(luò)
• 頭部網(wǎng)絡(luò)

前言

最近重拾目標(biāo)檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)的基本流程都忘干凈了，所以只能著手重新學(xué)習(xí)，下面來(lái)分享一下最近學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)的一些基礎(chǔ)知識(shí)，只有知道整個(gè)事件的基本流程才能加強(qiáng)對(duì)目標(biāo)檢測(cè)的理解，從而推進(jìn)項(xiàng)目的進(jìn)展。

數(shù)據(jù)集

在進(jìn)行所有人工智能檢測(cè)前我們必需準(zhǔn)備的工作之一是獲取數(shù)據(jù)集，目標(biāo)檢測(cè)算法根據(jù)流行的不同模型分為使用voc數(shù)據(jù)集（也就是xml數(shù)據(jù)集）、txt數(shù)據(jù)集、或是coco數(shù)據(jù)集（也就是json數(shù)據(jù)集），所以很多時(shí)候需要用代碼將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成我們需要的格式。但是其進(jìn)行下一步創(chuàng)建數(shù)據(jù)加載類(lèi)時(shí)大都以一種形式將獲取到的邊界框、類(lèi)別、旋轉(zhuǎn)角度等特征呈現(xiàn)使用，這里我不確定是不是都全轉(zhuǎn)換成txt文件傳入，但是最后形成的特征格式如下圖，文件位置非必須）

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是不論是哪個(gè)數(shù)據(jù)集，放到數(shù)據(jù)加載類(lèi)里都是一樣的形式，所謂那些主流算法需要使用特定格式數(shù)據(jù)集只是人家就寫(xiě)了這一部分轉(zhuǎn)換的代碼而已，或許是因?yàn)閳F(tuán)隊(duì)不一樣，公司不一樣，所以不必在這一部分過(guò)于糾結(jié)。

YOLO算法使用txt文件讀取，需要把voc格式轉(zhuǎn)換成txt格式，或是更改yaml文件使用voc格式，具體內(nèi)容請(qǐng)讀者自行搜索。

Farst RCNN系列可以直接讀取voc數(shù)據(jù)集。
MMDetection可以直接使用coco數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)加載類(lèi)

整理好特征數(shù)據(jù)，接下來(lái)就是合理分配他們，但是這并不能像進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)那樣一股腦全部塞進(jìn)去，受各方面影響，需要分批次進(jìn)行訓(xùn)練，也就是平時(shí)經(jīng)常聽(tīng)到的bach size，將數(shù)據(jù)傳輸給主干網(wǎng)絡(luò)。
同時(shí)在此對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)預(yù)處理，在上述劃分?jǐn)?shù)據(jù)集之前，我們可以進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，做個(gè)裁剪、加黑邊、旋轉(zhuǎn)、圖像融合、Mosaic隨即拼接都是可以的，在深入可以修改圖像的一系列HSV參數(shù)，加入隨機(jī)抖動(dòng)等操作增加數(shù)據(jù)集數(shù)量。

主干網(wǎng)絡(luò)（Backclone）

此時(shí)數(shù)據(jù)已經(jīng)處理好了，接下來(lái)我們需要將處理好的數(shù)據(jù)傳入主干網(wǎng)絡(luò)，主干網(wǎng)絡(luò)是目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的基本特征提取器，我們可以理解為進(jìn)行了一次相比頸部網(wǎng)絡(luò)較為籠統(tǒng)地特征提取，最終傳遞所需n個(gè)輸出特征層傳入頸部網(wǎng)絡(luò)。又因?yàn)檫m用場(chǎng)合不同，又分為更深且連接密集的主干網(wǎng)絡(luò)和輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)，分別用于研究突破和用于工業(yè)、現(xiàn)場(chǎng)使用。
主干網(wǎng)絡(luò)具體代碼咱們就不討論了，網(wǎng)上已經(jīng)有很多實(shí)例了，本文主要是疏通一下目標(biāo)檢測(cè)的整體流程，可以分享一下主干網(wǎng)絡(luò)主要用的思想就是大家耳熟能詳?shù)哪菐追N算法->VGG16/ResNet/CSPDarknet53/MobileNet系列等等。

頸部網(wǎng)絡(luò)

主干網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的輸出特征層傳入頸部網(wǎng)絡(luò)，頸部網(wǎng)絡(luò)的作用是提取一些更復(fù)雜的特征，這一塊就相對(duì)來(lái)說(shuō)更加細(xì)節(jié)，相對(duì)流行的有FPN（特征金字塔），對(duì)特征進(jìn)行多尺度融合；還有 SPP 模塊，擴(kuò)寬感受野，增強(qiáng)對(duì)特征圖的提取能力，防止過(guò)擬合…
這一部分也是相當(dāng)多的，但他們的本質(zhì)都是將特征進(jìn)行進(jìn)一步處理，使特征的相關(guān)性更加緊密，這樣訓(xùn)練的模型魯棒性更好，最后訓(xùn)練出實(shí)際應(yīng)用的目標(biāo)檢測(cè)模型。如果將目標(biāo)檢測(cè)比作做一個(gè)精美的木雕的話(huà)，數(shù)據(jù)集就是原材料，主干網(wǎng)絡(luò)就是雕一個(gè)大概原型，頸部網(wǎng)絡(luò)就是細(xì)細(xì)雕刻每一個(gè)部位，最后的頭部網(wǎng)絡(luò)便是將對(duì)應(yīng)目標(biāo)木雕分銷(xiāo)到各自需要的地方。

頭部網(wǎng)絡(luò)

通過(guò)前面網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的特征頭部網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)檢測(cè)與定位，通過(guò)loss損失函數(shù)和非極大值抑制計(jì)算選取出最佳邊界候選框位置，最后用mAP指標(biāo)評(píng)價(jià)->通俗一點(diǎn)講就是用來(lái)預(yù)測(cè)最后展示目標(biāo)的類(lèi)別和位置。

本文主要介紹目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)基本流程，僅供熟悉一些通用的操作，并沒(méi)有過(guò)多的分析具體步驟，了解分析相應(yīng)代碼的時(shí)候應(yīng)該先看哪一部分，不能盲目分析，只有找對(duì)基本步驟才能一步一步進(jìn)行剖析拆解

如有錯(cuò)誤，請(qǐng)及時(shí)指出，感謝支持

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