目标检测入门：候选区域选择（region proposals）

程序员文章站 2022-05-27 16:31:20

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转自：https://blog.csdn.net/M_Z_G_Y/article/details/81281398

目标检测入门：候选区域选择（region proposals）

滑动窗口

滑动窗口检测器是一种暴力检测方法，从左到右，从上到下滑动窗口，然后利用分类识别目标。这里使用不同大小的窗口，因为一张图片可能展示从不同距离观测检测出不同的目标类型
目标检测入门：候选区域选择（region proposals）

滑动窗口目标检测算法也有很明显的缺点，就是计算成本，因为你在图片中剪切出太多小方块，卷积网络要一个个地处理。如果你选用的步幅很大，显然会减少输入卷积网络的窗口个数，但是粗糙间隔尺寸可能会影响性能。反之，如果采用小粒度或小步幅，传递给卷积网络的小窗口会特别多，这意味着超高的计算成本。

选择性搜索

思路

对于玩过Opencv人脸检测的人来说，基本都会形成一个思维定势，那就是检测就是不同大小的滑动窗进行穷举，然后使用分类器判断哪个滑动窗是人脸。对于深度学习这样超大计算量的分类器来说，这样的方法肯定是让人觉得太过于笨重的。于是乎，有人灵光一闪，说我干嘛要穷举嘛，我用简单的方法，根据颜色，纹理之类的信息去把图片划分成不同区域，哪怕是精度不高也可以相对于穷举搜索大量减少计算量。就是这么简单的搜索剪枝思路，几乎成为了当前深度学习物体识别领域的基本原则之一了。

实现细节

思路是关键，细节是必要条件。有了一个好的思路，作者在当时环境，提出来了一个相对比较好的selective search实现思路，虽然现在已经有了非常高端的技术，将selective search这个过程结合到神经网络之中，但是作者的这个实现思路也是非常值得学习，特别是如何利用已有的技术去实现自己提出的一个新的思路，不然就算哪天灵光一闪有了一个绝妙的思路，也实现不了。

待解决问题：

1）如何保证划分相对完全，有的object之间是纹理不一样，有的是颜色不一样，单一的判断标准肯定无法完全cover所有的候选区域，这样的话selective-search就没有了最基础的用处了。对应原始的穷举搜索，就是扫描这个过程，扫描就是保证能够划分完全。

2）hierarchical层次关系，划分不能简单只是划分小区域，简单思考下就能发现，object肯定存在层次关系。轮胎是object，车子也是obeject，车子包含了轮胎。桌子是，桌子上的东西也是，桌子在图像上包含了桌子上的东西。所以Selective Search也应该要能够将各个层次的object的区域都给出来。对应原始的穷举搜索，就是不同大小的搜索框，只有不同大小的搜索框才能保证不同层次的object都被选择出来。

3）速度，比起穷举搜索这样无脑的方法，selective search肯定在划分时有一定计算量的，如何保证计算量相对小，也是一个需要考虑的问题。

实现：

作者的实现思路是，首先通过简单的区域划分算法，将图片划分成很多小区域，再通过相似度和区域大小（小的区域先聚合，这样是防止大的区域不断的聚合小区域，导致层次关系不完全）不断的聚合相邻小区域，类似于聚类的思路。这样就能解决object层次问题，实际上也是非常成熟的技术。

其次，作者为了保证能够划分的完全，对于相似度，作者提出了可以多样化的思路，不但使用多样的颜色空间（RGB，Lab，HSV等等），还有很多不同的相似度计算方法。

颜色相似度：将色彩空间转为HSV，每个通道下以bins=25计算直方图，这样每个区域的颜色直方图有25*3=75个区间。
对直方图除以区域尺寸做归一化后使用下式计算相似度
目标检测入门：候选区域选择（region proposals）
可以看到，就是简单的取每个区间最小的值累加。（可以这么理解：假设两个直方图波峰和波谷高度重合，那么计算下来的值比较大；反之如果波峰和波谷错开的，那么累加的值一定比较小。因此这里提前归一化很重要）