隨著機器視覺技術的快速發展，傳統很多需要人工來手動操作的工作，漸漸地被機器所替代。

傳統方法做目標識別大多都是靠人工實現，從形狀、顏色、長度、寬度、長寬比來確定被識別的目標是否符合標準，最終定義出一系列的規則來進行目標識別。這樣的方法當然在一些簡單的案例中已經應用的很好，唯一的缺點是隨著被識別物體的變動，所有的規則和算法都要重新設計和開發，即使是同樣的產品，不同批次的變化都會造成不能重用的現實。

而隨著機器學習，深度學習的發展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學習可以自動學習這些特征，這就是深度學習帶給我們的優點和前所未有的吸引力。

**很多特征我們通過傳統算法無法量化，或者說很難去做到的，深度學習可以。**特別是在圖像分類、目標識別這些問題上有顯著的提升。

視覺常用的目標識別方法有三種：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度學習法。下面就三種常用的目標識別方法進行對比。

Blob分析法

BlobAnalysis

在計算機視覺中的Blob是指圖像中的具有相似顏色、紋理等特征所組成的一塊連通區域。Blob分析（BlobAnalysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析(該連通域稱為Blob)。

其過程就是將圖像進行二值化，分割得到前景和背景，然后進行連通區域檢測，從而得到Blob塊的過程。簡單來說，blob分析就是在一塊“光滑”區域內，將出現“灰度突變”的小區域尋找出來。

舉例來說，假如現在有一塊剛生產出來的玻璃，表面非常光滑，平整。如果這塊玻璃上面沒有瑕疵，那么，我們是檢測不到“灰度突變”的；相反，如果在玻璃生產線上，由于種種原因，造成了玻璃上面有一個凸起的小泡、有一塊黑斑、有一點裂縫，那么，我們就能在這塊玻璃上面檢測到紋理，經二值化（BinaryThresholding）處理后的圖像中色斑可認為是blob。而這些部分，就是生產過程中造成的瑕疵，這個過程，就是Blob分析。

Blob分析工具可以從背景中分離出目標，并可以計算出目標的數量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關斑點間的拓撲結構。在處理過程中不是對單個像素逐一分析，而是對圖像的行進行操作。圖像的每一行都用游程長度編碼（RLE）來表示相鄰的目標范圍。這種算法與基于像素的算法相比，大大提高了處理的速度。

但另一方面，Blob分析并不適用于以下圖像：

1.低對比度圖像；

2.必要的圖像特征不能用2個灰度級描述；

3.按照模版檢測(圖形檢測需求)。

總的來說，Blob分析就是檢測圖像的斑點，適用于背景單一，前景缺陷不區分類別，識別精度要求不高的場景。

模板匹配法

template matching

模板匹配是一種最原始、最基本的模式識別方法，研究某一特定對象物的圖案位于圖像的什么地方，進而識別對象物，這就是一個匹配問題。它是圖像處理中最基本、最常用的匹配方法。

換句話說就是一副已知的需要匹配的小圖像，在一副大圖像中搜尋目標，已知該圖中有要找的目標，且該目標同模板有相同的尺寸、方向和圖像元素，通過統計計算圖像的均值、梯度、距離、方差等特征可以在圖中找到目標，確定其坐標位置。

這就說明，我們要找的模板是圖像里標標準準存在的，這里說的標標準準，就是說，一旦圖像或者模板發生變化，比如旋轉，修改某幾個像素，圖像翻轉等操作之后，我們就無法進行匹配了，這也是這個算法的弊端。

所以這種匹配算法，就是在待檢測圖像上，從左到右，從上向下對模板圖像與小東西的圖像進行比對。

這種方法相比Blob分析有較好的檢測精度，同時也能區分不同的缺陷類別，這相當于是一種搜索算法，在待檢測圖像上根據不同roi用指定的匹配方法與模板庫中的所有圖像進行搜索匹配，要求缺陷的形狀、大小、方法都有較高的一致性，因此想要獲得可用的檢測精度需要構建較完善的模板庫。

深度學習法

deep learning method

2014年R-CNN的提出，使得基于CNN的目標檢測算法逐漸成為主流。深度學習的應用，使檢測精度和檢測速度都獲得了改善。

卷積神經網絡不僅能夠提取更高層、表達能力更好的特征，還能在同一個模型中完成對于特征的提取、選擇和分類。

在這方面，主要有兩類主流的算法：

一類是結合RPN網絡的，基于分類的R-CNN系列兩階目標檢測算法（twostage）；

另一類則是將目標檢測轉換為回歸問題的一階目標檢測算法（singlestage）。

物體檢測的任務是找出圖像或視頻中的感興趣物體，同時檢測出它們的位置和大小，是機器視覺領域的核心問題之一。

物體檢測過程中有很多不確定因素，如圖像中物體數量不確定，物體有不同的外觀、形狀、姿態，加之物體成像時會有光照、遮擋等因素的干擾，導致檢測算法有一定的難度。

進入深度學習時代以來，物體檢測發展主要集中在兩個方向：twostage算法如R-CNN系列和onestage算法如YOLO、SSD等。兩者的主要區別在于twostage算法需要先生成proposal（一個有可能包含待檢物體的預選框），然后進行細粒度的物體檢測。而onestage算法會直接在網絡中提取特征來預測物體分類和位置。

兩階算法中區域提取算法核心是卷積神經網絡CNN，先利用CNN骨干提取特征，然后找出候選區域，最后滑動窗口確定目標類別與位置。

R-CNN首先通過SS算法提取2k個左右的感興趣區域，再對感興趣區域進行特征提取。存在缺陷：感興趣區域彼此之間權值無法共享，存在重復計算，中間數據需單獨保存占用資源，對輸入圖片強制縮放影響檢測準確度。

SPP-NET在最后一個卷積層和第一個全連接層之間做些處理，保證輸入全連接層的尺寸一致即可解決輸入圖像尺寸受限的問題。SPP-NET候選區域包含整張圖像，只需通過一次卷積網絡即可得到整張圖像和所有候選區域的特征。

FastR-CNN借鑒SPP-NET的特征金字塔，提出ROIPooling把各種尺寸的候選區域特征圖映射成統一尺度的特征向量，首先，將不同大小的候選區域都切分成M×N塊，再對每塊都進行maxpooling得到1個值。這樣，所有候選區域特征圖就都統一成M×N維的特征向量了。但是，利用SS算法產生候選框對時間消耗非常大。

FasterR-CNN是先用CNN骨干網提取圖像特征，由RPN網絡和后續的檢測器共享，特征圖進入RPN網絡后，對每個特征點預設9個不同尺度和形狀的錨盒，計算錨盒和真實目標框的交并比和偏移量，判斷該位置是否存在目標，將預定義的錨盒分為前景或背景，再根據偏差損失訓練RPN網絡，進行位置回歸，修正ROI的位置，最后將修正的ROI傳入后續網絡。但是，在檢測過程中，RPN網絡需要對目標進行一次回歸篩選以區分前景和背景目標，后續檢測網絡對RPN輸出的ROI再一次進行細分類和位置回歸，兩次計算導致模型參數量大。

MaskR-CNN在FasterR-CNN中加了并行的mask分支，對每個ROI生成一個像素級別的二進制掩碼。在FasterR-CNN中，采用ROIPooling產生統一尺度的特征圖，這樣再映射回原圖時就會產生錯位，使像素之間不能精準對齊。

這對目標檢測產生的影響相對較小，但對于像素級的分割任務，誤差就不容忽視了。MaskR-CNN中用雙線性插值解決像素點不能精準對齊的問題。但是，由于繼承兩階段算法，實時性仍不理想。

一階算法在整個卷積網絡中進行特征提取、目標分類和位置回歸，通過一次反向計算得到目標位置和類別，在識別精度稍弱于兩階段目標檢測算法的前提下，速度有了極大的提升。

YOLOv1把輸入圖像統一縮放到448×448×3，再劃分為7×7個網格，每格負責預測兩個邊界框bbox的位置和置信度。這兩個b-box對應同一個類別，一個預測大目標，一個預測小目標。

bbox的位置不需要初始化，而是由YOLO模型在權重初始化后計算出來的，模型在訓練時隨著網絡權重的更新，調整b-box的預測位置。但是，該算法對小目標檢測不佳，每個網格只能預測一個類別。

YOLOv2把原始圖像劃分為13×13個網格，通過聚類分析，確定每個網格設置5個錨盒，每個錨盒預測1個類別，通過預測錨盒和網格之間的偏移量進行目標位置回歸。

SSD保留了網格劃分方法，但從基礎網絡的不同卷積層提取特征。隨著卷積層數的遞增，錨盒尺寸設置由小到大，以此提升SSD對多尺度目標的檢測精度。

YOLOv3通過聚類分析，每個網格預設3個錨盒，只用darknet前52層，并大量使用殘差層。使用降采樣降低池化對梯度下降的負面效果。YOLOv3通過上采樣提取深層特征，使其與將要融合的淺層特征維度相同，但通道數不同，在通道維度上進行拼接實現特征融合，融合了13×13×255、26×26×255和52×52×255共3個尺度的特征圖，對應的檢測頭也都采用全卷積結構。

YOLOv4在原有YOLO目標檢測架構的基礎上，采用了近些年CNN領域中最優秀的優化策略，從數據處理、主干網絡、網絡訓練、激活函數、損失函數等各個方面都進行了不同程度的優化。時至今日，已經有很多精度比較高的目標檢測算法提出，包括最近視覺領域的transformer研究也一直在提高目標檢測算法的精度。

總結來看，表示的選擇會對機器學習算法的性能產生巨大的影響， 監督學習訓練的前饋網絡可視為表示學習的一種形式。依此來看傳統的算法如Blob分析和模板匹配都是手工設計其特征表示，而神經網絡則是通過算法自動學習目標的合適特征表示，相比手工特征設計來說其更高效快捷，也無需太多的專業的特征設計知識，因此其能夠識別不同場景中形狀、大小、紋理等不一的目標，隨著數據集的增大，檢測的精度也會進一步提高。