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目标检测网络发展历程

时间:2024-10-19 20:19:54浏览次数:10  
标签:HOG 特征 检测 尺度 网络 目标 缺点 历程

双阶段:

传统计算机视觉:

滑动窗口+分类器:

工作原理:

在图像上使用滑动窗口,逐个窗口提取图像特征,使用分类器判断窗口内是否含有目标

特点:

穷举式搜索 耗时

缺点:

计算开销大 依赖于手工设计特征 精度差

手工设计特征:

由研究人员靠经验和直觉设计,非模型自动学习,低级手工特征包括像素值、灰度级别直方图;高级手工特征包括HOG方向梯度直方图、SIFT尺度不变特征变化、SURF加速鲁棒特征、LBP局部二值模式

SIFT + SVM:

缺点:

计算复杂度高 局部特征匹配(关键点提取) 滑动窗口不适合SIFT特征的提取方式 代价高

HOG + SVM(Dalal and Triggs, 2005):

工作原理:

使用 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 提取图像中的梯度方向信息,再结合支持向量机(SVM)进行分类

HOG解决的问题:将低级手工特征变为高级手工特征

特点:

HOG特征对目标轮廓和边缘信息敏感 全局性特征描述

缺点:

HOG对复杂物体和背景噪声表现一般

DPM (Deformable Part-based Model, 2008):

工作原理:

将物体建模为若干部分,每个部分通过HOG特征描述,再用可变形模型将这些部分组合起来

特点:

可处理一定程度的物体变形 处理姿势和形状变化时效果好

缺点:

代价高

RCNN系列:

RCNN(2014):

工作原理:

将卷积神经网络引入目标检测的模型,选择性搜索生成候选区域,使用 CNN 提取这些区域的深度特征,最后进行分类和边界框回归

CNN解决的问题:将特征学习引入目标检测代替了以往的手工设计特征

特点:

深度学习特征 区域提议(ss:图像分割和区域合并)

缺点:

每个候选区域都需要进行一次完整的卷积计算 候选框重叠

Fast R-CNN(2015):

特点:

共享卷积特征(由rcnn的裁剪进步为生成一个共享特征图) ROI Pooling 部分端到端训练 只需要进行一次卷积

ROI Pooling解决的问题:将rcnn的裁剪和完整卷积节省为对共享特征图进行一次卷积

缺点:

ss 处理小物体的能力有限 固定的 ROI Pooling 尺寸 边界框回归效果依赖特征

Faster R-CNN(2015):

特点:

区域建议网络(RPN:基于学习到的特征划分) 端到端训练 显著提升速度和准确性

RPN解决的问题:ss生成候选区域效率低,基于学习到的特征提升候选区域的质量

缺点:

双阶段检测速度慢 小目标检测不佳 难以并行化

单阶段:

SSD(2016):

工作原理:

特征提取 多尺度特征图 锚框机制 分类和边界框回归 损失函数

特点:

单阶段检测 多尺度特征图 端到端 并行计算

多尺度特征图解决的问题:检测不同大小的目标,替换单一分辨率的特征图

并行计算解决的问题:提升速度

YOLO系列:

YOLOV1(2017):

特点:

将目标检测转化为单一神经网络回归问题 速度快 实时性

单一神经网络解决的问题:快速、实时

缺点:

群体性小目标检测很差 定位不准确

YOLOV2(2017):

创新:

Batch Normalization:对训练收敛有帮助

更高分辨率的分类器:捕获更多细节

基于anchor的目标边界框预测 :简化目标框预测、anchor聚类(自适应锚框)

目标边界框预测的尝试:对最终预测的目标点进行限制

更底层的图像细节:实现低层特征与高层特征进行融合

多尺度训练:提高模型的尺度不变性

缺点:

缺乏对高层语义信息的利用 处理多尺度不理想小物体检测不佳

YOLOV3(2018):

创新:

darknet-53:残差连接,网络更深特征提取能力强,网络参数少

网络预测目标中心点参数是相对于当前cell的左上角点

多尺度检测:在三个不同的尺度上进行物体预测,结合低层和高层的特征

增加正样本匹配:若iou都大于指定值,那么都被视为正样本,扩充正样本数量

缺点:

小目标检测差 密集目标重叠漏检 模型复杂 超参数调整 泛化能力差

YOLOV4(2020):

创新:

CSP:增强cnn学习能力、移除计算瓶颈、降低显存、增强特征的流动性

PAN:更有利于小特征的检测,fpn升级版,更兼容YOLO网络

Mosaic:扩充样本多样性

损失函数:GIOU+CIOU更精准

YOLOV5(2020):

Pytorch框架:更容易二次开发和定义

多尺度模型:yolov5s、yolov5m….

Focus模块:替换为6*6卷积层,效率高

SPPF:更快

无锚框设计:

FCOS(2019):

背景:

针对传统的One-Stage目标检测网络进行改进的

关键词:

Anchor-Free one-stage FCN-base

无锚框设计:简化了检测流程,避免了锚框选择和匹配的问题

中心性和距离:通过加权损失函数来强调离目标中心较近的像素,提高小目标和复杂场景下的检测性能

缺点:

小目标检测能力 计算成本(全像素预测) 高度依赖于特征提取器

YOLOX(2021):

特点:

Anchor-free 解耦的检测头 更加先进的正负样本匹配策略

创新:

解耦检测头:参数不共享,实现了分类和回归任务的独立优化

正负样本匹配SimOTA:在线样本分配

新模块:

Faster R-CNN+FPN(2017):

特点:

多尺度特征加强 有效利用多层次 小物体检测较强

FPN解决的问题:将不同特征图的特征进行融合,更方便提取特征,多输出

YOLOV3 SPP(2018):

SPP:多尺度融合,单一输出

缺点:

计算复杂性 小目标检测差 增加内存占用

标签:HOG,特征,检测,尺度,网络,目标,缺点,历程
From: https://blog.csdn.net/m0_61595251/article/details/143083477

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