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大白話熟悉目標檢測基本流程

• 前言
• 數(shù)據(jù)集
• 數(shù)據(jù)加載類
• 主干網(wǎng)絡(luò)（Backclone）
• 頸部網(wǎng)絡(luò)
• 頭部網(wǎng)絡(luò)

前言

最近重拾目標檢測，發(fā)現(xiàn)目標檢測的基本流程都忘干凈了，所以只能著手重新學(xué)習(xí)，下面來分享一下最近學(xué)習(xí)目標檢測的一些基礎(chǔ)知識，只有知道整個事件的基本流程才能加強對目標檢測的理解，從而推進項目的進展。

數(shù)據(jù)集

在進行所有人工智能檢測前我們必需準備的工作之一是獲取數(shù)據(jù)集，目標檢測算法根據(jù)流行的不同模型分為使用voc數(shù)據(jù)集（也就是xml數(shù)據(jù)集）、txt數(shù)據(jù)集、或是coco數(shù)據(jù)集（也就是json數(shù)據(jù)集），所以很多時候需要用代碼將數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成我們需要的格式。但是其進行下一步創(chuàng)建數(shù)據(jù)加載類時大都以一種形式將獲取到的邊界框、類別、旋轉(zhuǎn)角度等特征呈現(xiàn)使用，這里我不確定是不是都全轉(zhuǎn)換成txt文件傳入，但是最后形成的特征格式如下圖，文件位置非必須）

簡單來說就是不論是哪個數(shù)據(jù)集，放到數(shù)據(jù)加載類里都是一樣的形式，所謂那些主流算法需要使用特定格式數(shù)據(jù)集只是人家就寫了這一部分轉(zhuǎn)換的代碼而已，或許是因為團隊不一樣，公司不一樣，所以不必在這一部分過于糾結(jié)。

YOLO算法使用txt文件讀取，需要把voc格式轉(zhuǎn)換成txt格式，或是更改yaml文件使用voc格式，具體內(nèi)容請讀者自行搜索。

Farst RCNN系列可以直接讀取voc數(shù)據(jù)集。
MMDetection可以直接使用coco數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)加載類

整理好特征數(shù)據(jù)，接下來就是合理分配他們，但是這并不能像進行回歸預(yù)測那樣一股腦全部塞進去，受各方面影響，需要分批次進行訓(xùn)練，也就是平時經(jīng)常聽到的bach size，將數(shù)據(jù)傳輸給主干網(wǎng)絡(luò)。
同時在此對數(shù)據(jù)進行相應(yīng)預(yù)處理，在上述劃分數(shù)據(jù)集之前，我們可以進行數(shù)據(jù)增強，做個裁剪、加黑邊、旋轉(zhuǎn)、圖像融合、Mosaic隨即拼接都是可以的，在深入可以修改圖像的一系列HSV參數(shù)，加入隨機抖動等操作增加數(shù)據(jù)集數(shù)量。

主干網(wǎng)絡(luò)（Backclone）

此時數(shù)據(jù)已經(jīng)處理好了，接下來我們需要將處理好的數(shù)據(jù)傳入主干網(wǎng)絡(luò)，主干網(wǎng)絡(luò)是目標檢測任務(wù)的基本特征提取器，我們可以理解為進行了一次相比頸部網(wǎng)絡(luò)較為籠統(tǒng)地特征提取，最終傳遞所需n個輸出特征層傳入頸部網(wǎng)絡(luò)。又因為適用場合不同，又分為更深且連接密集的主干網(wǎng)絡(luò)和輕量級網(wǎng)絡(luò)，分別用于研究突破和用于工業(yè)、現(xiàn)場使用。
主干網(wǎng)絡(luò)具體代碼咱們就不討論了，網(wǎng)上已經(jīng)有很多實例了，本文主要是疏通一下目標檢測的整體流程，可以分享一下主干網(wǎng)絡(luò)主要用的思想就是大家耳熟能詳?shù)哪菐追N算法->VGG16/ResNet/CSPDarknet53/MobileNet系列等等。

頸部網(wǎng)絡(luò)

主干網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的輸出特征層傳入頸部網(wǎng)絡(luò)，頸部網(wǎng)絡(luò)的作用是提取一些更復(fù)雜的特征，這一塊就相對來說更加細節(jié)，相對流行的有FPN（特征金字塔），對特征進行多尺度融合；還有 SPP 模塊，擴寬感受野，增強對特征圖的提取能力，防止過擬合…
這一部分也是相當(dāng)多的，但他們的本質(zhì)都是將特征進行進一步處理，使特征的相關(guān)性更加緊密，這樣訓(xùn)練的模型魯棒性更好，最后訓(xùn)練出實際應(yīng)用的目標檢測模型。如果將目標檢測比作做一個精美的木雕的話，數(shù)據(jù)集就是原材料，主干網(wǎng)絡(luò)就是雕一個大概原型，頸部網(wǎng)絡(luò)就是細細雕刻每一個部位，最后的頭部網(wǎng)絡(luò)便是將對應(yīng)目標木雕分銷到各自需要的地方。

頭部網(wǎng)絡(luò)

通過前面網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的特征頭部網(wǎng)絡(luò)負責(zé)檢測與定位，通過loss損失函數(shù)和非極大值抑制計算選取出最佳邊界候選框位置，最后用mAP指標評價->通俗一點講就是用來預(yù)測最后展示目標的類別和位置。

本文主要介紹目標檢測的一個基本流程，僅供熟悉一些通用的操作，并沒有過多的分析具體步驟，了解分析相應(yīng)代碼的時候應(yīng)該先看哪一部分，不能盲目分析，只有找對基本步驟才能一步一步進行剖析拆解

如有錯誤，請及時指出，感謝支持

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