隨著機(jī)器視覺技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)很多需要人工來手動(dòng)操作的工作，漸漸地被機(jī)器所替代。傳統(tǒng)方法做目標(biāo)識(shí)別大多都是靠人工實(shí)現(xiàn)，從形狀、顏色、長(zhǎng)度、寬度、長(zhǎng)寬比來確定被識(shí)別的目標(biāo)是否符合標(biāo)準(zhǔn)，最終定義出一系列的規(guī)則來進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別。這樣的方法當(dāng)然在一些簡(jiǎn)單的案例中已經(jīng)應(yīng)用的很好，唯一的缺點(diǎn)是隨著被識(shí)別物體的變動(dòng)，所有的規(guī)則和算法都要重新設(shè)計(jì)和開發(fā)，即使是同樣的產(chǎn)品，不同批次的變化都會(huì)造成不能重用的現(xiàn)實(shí)。
而隨著機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，很多肉眼很難去直接量化的特征，深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)這些特征，這就是深度學(xué)習(xí)帶給我們的優(yōu)點(diǎn)和前所未有的吸引力。很多特征我們通過傳統(tǒng)算法無法量化，或者說很難去做到的，深度學(xué)習(xí)可以。特別是在圖像分類、目標(biāo)識(shí)別這些問題上有顯著的提升。

視覺常用的目標(biāo)識(shí)別方法有三種：Blob分析法（BlobAnalysis）、模板匹配法、深度學(xué)習(xí)法。下面就三種常用的目標(biāo)識(shí)別方法進(jìn)行對(duì)比。

Blob分析法（BlobAnalysis）

在計(jì)算機(jī)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(qū)域。Blob分析（BlobAnalysis）是對(duì)圖像中相同像素的連通域進(jìn)行分析(該連通域稱為Blob)。其過程就是將圖像進(jìn)行二值化，分割得到前景和背景，然后進(jìn)行連通區(qū)域檢測(cè)，從而得到Blob塊的過程。簡(jiǎn)單來說，blob分析就是在一塊“光滑”區(qū)域內(nèi)，將出現(xiàn)“灰度突變”的小區(qū)域?qū)ふ页鰜怼?/span>
舉例來說，假如現(xiàn)在有一塊剛生產(chǎn)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(cè)不到“灰度突變”的；相反，如果在玻璃生產(chǎn)線上，由于種種原因，造成了玻璃上面有一個(gè)凸起的小泡、有一塊黑斑、有一點(diǎn)裂縫，那么，我們就能在這塊玻璃上面檢測(cè)到紋理，經(jīng)二值化（BinaryThresholding）處理后的圖像中色斑可認(rèn)為是blob。而這些部分，就是生產(chǎn)過程中造成的瑕疵，這個(gè)過程，就是Blob分析。

Blob分析工具可以從背景中分離出目標(biāo)，并可以計(jì)算出目標(biāo)的數(shù)量、位置、形狀、方向和大小，還可以提供相關(guān)斑點(diǎn)間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。在處理過程中不是對(duì)單個(gè)像素逐一分析，而是對(duì)圖像的行進(jìn)行操作。圖像的每一行都用游程長(zhǎng)度編碼（RLE）來表示相鄰的目標(biāo)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。

針對(duì)二維目標(biāo)圖像和高對(duì)比度圖像，適用于有無檢測(cè)和缺陷檢測(cè)這類目標(biāo)識(shí)別應(yīng)用。常用于二維目標(biāo)圖像、高對(duì)比度圖像、存在/缺席檢測(cè)、數(shù)值范圍和旋轉(zhuǎn)不變性需求。顯然，紡織品的瑕疵檢測(cè)，玻璃的瑕疵檢測(cè)，機(jī)械零件表面缺陷檢測(cè)，可樂瓶缺陷檢測(cè)，藥品膠囊缺陷檢測(cè)等很多場(chǎng)合都會(huì)用到blob分析。

但另一方面，Blob分析并不適用于以下圖像：

1. 低對(duì)比度圖像；

2. 必要的圖像特征不能用2個(gè)灰度級(jí)描述；3. 按照模版檢測(cè)(圖形檢測(cè)需求)。

總的來說，Blob分析就是檢測(cè)圖像的斑點(diǎn)，適用于背景單一，前景缺陷不區(qū)分類別，識(shí)別精度要求不高的場(chǎng)景。

模板匹配法

模板匹配是一種最原始、最基本的模式識(shí)別方法，研究某一特定對(duì)象物的圖案位于圖像的什么地方，進(jìn)而識(shí)別對(duì)象物，這就是一個(gè)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(biāo)，已知該圖中有要找的目標(biāo)，且該目標(biāo)同模板有相同的尺寸、方向和圖像元素，通過統(tǒng)計(jì)計(jì)算圖像的均值、梯度、距離、方差等特征可以在圖中找到目標(biāo)，確定其坐標(biāo)位置。

這就說明，我們要找的模板是圖像里標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)存在的，這里說的標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)，就是說，一旦圖像或者模板發(fā)生變化，比如旋轉(zhuǎn)，修改某幾個(gè)像素，圖像翻轉(zhuǎn)等操作之后，我們就無法進(jìn)行匹配了，這也是這個(gè)算法的弊端。

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

在opencv中有cv2.matchTemplate(src,templ,result,match_method)方法可以調(diào)用，src是待檢測(cè)圖像，templ是模板庫，match_method是匹配的方法。

這種方法相比Blob分析有較好的檢測(cè)精度，同時(shí)也能區(qū)分不同的缺陷類別，這相當(dāng)于是一種搜索算法，在待檢測(cè)圖像上根據(jù)不同roi用指定的匹配方法與模板庫中的所有圖像進(jìn)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(cè)精度需要構(gòu)建較完善的模板庫。

深度學(xué)習(xí)法

2014年R-CNN的提出，使得基于CNN的目標(biāo)檢測(cè)算法逐漸成為主流。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，使檢測(cè)精度和檢測(cè)速度都獲得了改善。

自從AlexNet在比賽中使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)而大幅度提高了圖像分類的準(zhǔn)確率，便有學(xué)者嘗試將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到目標(biāo)類別檢測(cè)中。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能夠提取更高層、表達(dá)能力更好的特征，還能在同一個(gè)模型中完成對(duì)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(jié)合RPN網(wǎng)絡(luò)的，基于分類的R-CNN系列兩階目標(biāo)檢測(cè)算法（twostage）；

另一類則是將目標(biāo)檢測(cè)轉(zhuǎn)換為回歸問題的一階目標(biāo)檢測(cè)算法（singlestage）。

物體檢測(cè)的任務(wù)是找出圖像或視頻中的感興趣物體，同時(shí)檢測(cè)出它們的位置和大小，是機(jī)器視覺領(lǐng)域的核心問題之一。

物體檢測(cè)過程中有很多不確定因素，如圖像中物體數(shù)量不確定，物體有不同的外觀、形狀、姿態(tài)，加之物體成像時(shí)會(huì)有光照、遮擋等因素的干擾，導(dǎo)致檢測(cè)算法有一定的難度。進(jìn)入深度學(xué)習(xí)時(shí)代以來，物體檢測(cè)發(fā)展主要集中在兩個(gè)方向：twostage算法如R-CNN系列和onestage算法如YOLO、SSD等。兩者的主要區(qū)別在于twostage算法需要先生成proposal（一個(gè)有可能包含待檢物體的預(yù)選框），然后進(jìn)行細(xì)粒度的物體檢測(cè)。而onestage算法會(huì)直接在網(wǎng)絡(luò)中提取特征來預(yù)測(cè)物體分類和位置。

兩階算法中區(qū)域提取算法核心是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，先利用CNN骨干提取特征，然后找出候選區(qū)域，最后滑動(dòng)窗口確定目標(biāo)類別與位置。

R-CNN首先通過SS算法提取2k個(gè)左右的感興趣區(qū)域，再對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行特征提取。存在缺陷：感興趣區(qū)域彼此之間權(quán)值無法共享，存在重復(fù)計(jì)算，中間數(shù)據(jù)需單獨(dú)保存占用資源，對(duì)輸入圖片強(qiáng)制縮放影響檢測(cè)準(zhǔn)確度。

SPP-NET在最后一個(gè)卷積層和第一個(gè)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(qū)域包含整張圖像，只需通過一次卷積網(wǎng)絡(luò)即可得到整張圖像和所有候選區(qū)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(qū)域特征圖映射成統(tǒng)一尺度的特征向量，首先，將不同大小的候選區(qū)域都切分成M×N塊，再對(duì)每塊都進(jìn)行maxpooling得到1個(gè)值。這樣，所有候選區(qū)域特征圖就都統(tǒng)一成M×N維的特征向量了。但是，利用SS算法產(chǎn)生候選框?qū)r(shí)間消耗非常大。

FasterR-CNN是先用CNN骨干網(wǎng)提取圖像特征，由RPN網(wǎng)絡(luò)和后續(xù)的檢測(cè)器共享，特征圖進(jìn)入RPN網(wǎng)絡(luò)后，對(duì)每個(gè)特征點(diǎn)預(yù)設(shè)9個(gè)不同尺度和形狀的錨盒，計(jì)算錨盒和真實(shí)目標(biāo)框的交并比和偏移量，判斷該位置是否存在目標(biāo)，將預(yù)定義的錨盒分為前景或背景，再根據(jù)偏差損失訓(xùn)練RPN網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行位置回歸，修正ROI的位置，最后將修正的ROI傳入后續(xù)網(wǎng)絡(luò)。但是，在檢測(cè)過程中，RPN網(wǎng)絡(luò)需要對(duì)目標(biāo)進(jìn)行一次回歸篩選以區(qū)分前景和背景目標(biāo)，后續(xù)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)對(duì)RPN輸出的ROI再一次進(jìn)行細(xì)分類和位置回歸，兩次計(jì)算導(dǎo)致模型參數(shù)量大。

MaskR-CNN在FasterR-CNN中加了并行的mask分支，對(duì)每個(gè)ROI生成一個(gè)像素級(jí)別的二進(jìn)制掩碼。在FasterR-CNN中，采用ROIPooling產(chǎn)生統(tǒng)一尺度的特征圖，這樣再映射回原圖時(shí)就會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)位，使像素之間不能精準(zhǔn)對(duì)齊。這對(duì)目標(biāo)檢測(cè)產(chǎn)生的影響相對(duì)較小，但對(duì)于像素級(jí)的分割任務(wù)，誤差就不容忽視了。MaskR-CNN中用雙線性插值解決像素點(diǎn)不能精準(zhǔn)對(duì)齊的問題。但是，由于繼承兩階段算法，實(shí)時(shí)性仍不理想。

一階算法在整個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取、目標(biāo)分類和位置回歸，通過一次反向計(jì)算得到目標(biāo)位置和類別，在識(shí)別精度稍弱于兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法的前提下，速度有了極大的提升。

YOLOv1把輸入圖像統(tǒng)一縮放到448×448×3，再劃分為7×7個(gè)網(wǎng)格，每格負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)兩個(gè)邊界框bbox的位置和置信度。這兩個(gè)b-box對(duì)應(yīng)同一個(gè)類別，一個(gè)預(yù)測(cè)大目標(biāo)，一個(gè)預(yù)測(cè)小目標(biāo)。bbox的位置不需要初始化，而是由YOLO模型在權(quán)重初始化后計(jì)算出來的，模型在訓(xùn)練時(shí)隨著網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的更新，調(diào)整b-box的預(yù)測(cè)位置。但是，該算法對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)不佳，每個(gè)網(wǎng)格只能預(yù)測(cè)一個(gè)類別。

YOLOv2把原始圖像劃分為13×13個(gè)網(wǎng)格，通過聚類分析，確定每個(gè)網(wǎng)格設(shè)置5個(gè)錨盒，每個(gè)錨盒預(yù)測(cè)1個(gè)類別，通過預(yù)測(cè)錨盒和網(wǎng)格之間的偏移量進(jìn)行目標(biāo)位置回歸。

SSD保留了網(wǎng)格劃分方法，但從基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的不同卷積層提取特征。隨著卷積層數(shù)的遞增，錨盒尺寸設(shè)置由小到大，以此提升SSD對(duì)多尺度目標(biāo)的檢測(cè)精度。

YOLOv3通過聚類分析，每個(gè)網(wǎng)格預(yù)設(shè)3個(gè)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(duì)梯度下降的負(fù)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(shù)不同，在通道維度上進(jìn)行拼接實(shí)現(xiàn)特征融合，融合了13×13×255、26×26×255和52×52×255共3個(gè)尺度的特征圖，對(duì)應(yīng)的檢測(cè)頭也都采用全卷積結(jié)構(gòu)。

YOLOv4在原有YOLO目標(biāo)檢測(cè)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，采用了近些年CNN領(lǐng)域中最優(yōu)秀的優(yōu)化策略，從數(shù)據(jù)處理、主干網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、激活函數(shù)、損失函數(shù)等各個(gè)方面都進(jìn)行了不同程度的優(yōu)化。時(shí)至今日，已經(jīng)有很多精度比較高的目標(biāo)檢測(cè)算法提出，包括最近視覺領(lǐng)域的transformer研究也一直在提高目標(biāo)檢測(cè)算法的精度。總結(jié)來看，表示的選擇會(huì)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能產(chǎn)生巨大的影響，監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練的前饋網(wǎng)絡(luò)可視為表示學(xué)習(xí)的一種形式。依此來看傳統(tǒng)的算法如Blob分析和模板匹配都是手工設(shè)計(jì)其特征表示，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是通過算法自動(dòng)學(xué)習(xí)目標(biāo)的合適特征表示，相比手工特征設(shè)計(jì)來說其更高效快捷，也無需太多的專業(yè)的特征設(shè)計(jì)知識(shí)，因此其能夠識(shí)別不同場(chǎng)景中形狀、大小、紋理等不一的目標(biāo)，隨著數(shù)據(jù)集的增大，檢測(cè)的精度也會(huì)進(jìn)一步提高。本文來源：賽那德科技，深度學(xué)習(xí)愛好者