[分享] 《机器学习算法与实现 》目标检测

      本篇讲解学习目标检测。

      目标检测(0bject Detection)是指在静志图像或视频中，找到某些特定目标的位置，一般以包国框(BowndmnBox)的形式给出结果，同时输出每个检出目标的具体类别。目标控测是视觉感知的第一步，也是计算机视觉的一个重要研究和应用方向。

      目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标，确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。在机器视觉中，目标检测有四大类任务。
●分类(Classifcation):给定一幅图像或一段视频，判断其中包含什么类别的目标,
●定位(Location):定位出目标的位置:
●检测(Detection):定位出目标的位置并且知道目标是什么。
●分割(Segmentation):分为实例分割和场景分割，解决每个像素属于哪个目标或场景的问题。

       目标检测发展到今天，已有很多检测方法。目前产业界、学术界主要研究基于深度学习的目标检测方法。

      YOLO-v1使用CNN模型，以端到端的方式解决目标检测的所有问题，核心思想是将整幅图像作为网络输入，直接在输出层回归包围框的位置和包围框所在目标的类别。YOLO-v1的主要过程如下:首先将输入图像固定为统一大小(448x448)，然后将统一大小的图像划分为SxS个网格，如果某个目标的中心落在这个网格中，该网格就负责预测这个目标。YOLO 的结构很简单:主体结构是卷积和池化，最后加上两层全连接。单看网络结构时，YOLO与普通的CNN 分类网络乎没有本质区别，最大的差异是最后的输出层使用线性函数作为激活函数，因为还要预测框的位置(数值型)，而不仅仅是目标的概率。因此，粗略地说，YOLO 的整个结构就是输入图像经过神经网络的变换得到一个输出的张量。

      相对于 YOLO-v1,YOLO-v2 主要在预测精度、速度、识别目标数量三个方面做了改进。YOLO-v2识别的目标变得更多，即扩展到能够检测 9000 种不同的目标，因此又称 YOLO9000。

      YOLO-v3 继承了 YOLO-v1 和 YOLO9000 的思想，实现了速度和检测精度的平衡有效地提高了小目标的检测能力。

      YOLO-v4在YOLO-v3 的基础上，提出了高效检测目标的新算法 ，该算法的特点是集成了更多的新技术，主要包括Mosaic法和自对杭训练(SelfAdversarialTraining,SAT)法,提出了改进的空间注意力模块(SpatialAtention Module,SAM)、路径聚合网络(Path AggregationNetworK，PAN)和交叉小批量归一化(Cross mini-Batch Normalization，CmBN)。YOLO-v4 分为四部分--输入端、主干网络、Neck 部分和预测部分。输入端包括 Mosaic、cmBNSAT;主干网络包括 CSPDarknet53 网络、Mish 激活函数、DropBlock;Neck 部分包括 SPP 模块FPN+PAN 结构;预测部分主要为改进的损失函数 CIoU Loss 和改进的包围框筛选 DIoU_nms。

     YOLO-v5的性能与 YOLO-v4 的不相上下,但速度远超 YOLO-v4,模型尺寸(27MB)也比 YOLO-v4的 245MB小了很多，在模型部署上有很强的优势。一系列改进方法让 YOLO 在目标检测速度上处于领先地位。如下是YOLO发展小结：

    关于训练自己的YOLO-V4模型，资源可参考https://gitee.com/pi-lab/yolov4_pytorch。 YOLO迭代更新版本非常快,截止目前已发展到YOLOv8.2,YOLO官网可以查阅到最新资源，对更深入全面更新学习YOLO很有帮助。

机器学习中算法还是核心的核心

是的