object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。
object detection技术的演进：
RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN
从图像识别的任务说起
这里有一个图像任务：
既要把图中的物体识别出来，又要用方框框出它的位置。
上面的任务用专业的说法就是：图像识别+定位
图像识别（classification）：
输入：图片
输出：物体的类别
评估方法：准确率
定位（localization）：
输入：图片
输出：方框在图片中的位置（x,y,w,h）
评估方法：检测评价函数 intersection-over-union ( IOU )
IOU的定义
因为没有搞过物体检测不懂IOU这个概念，所以就简单介绍一下。物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因此就存在一个定位精度评价公式：IOU。
IOU定义了两个bounding box的重叠度，如下图所示：
矩形框A、B的一个重合度IOU计算公式为：
IOU=(A∩B)/(A∪B)
就是矩形框A、B的重叠面积占A、B并集的面积比例:
IOU=SI/(SA+SB-SI)
例子：
先假设有6个矩形框，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率分别为A、B、C、D、E、F。
(1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重叠度IOU是否大于某个设定的阈值;
(2)假设B、D与F的重叠度超过阈值，那么就扔掉B、D；并标记第一个矩形框F，是我们保留下来的。
(3)从剩下的矩形框A、C、E中，选择概率最大的E，然后判断E与A、C的重叠度，重叠度大于一定的阈值，那么就扔掉；并标记E是我们保留下来的第二个矩形框。
就这样一直重复，找到所有被保留下来的矩形框。
思路一：看做回归问题
看做回归问题，我们需要预测出（x,y,w,h）四个参数的值，从而得出方框的位置。
步骤1:
? 先解决简单问题， 搭一个识别图像的神经网络
? 在AlexNet VGG GoogleLenet上fine-tuning一下
步骤2:
? 在上述神经网络的尾部展开（也就说CNN前面保持不变，我们对CNN的结尾处作出改进：加了两个头：“分类头”和“回归头”）
? 成为classification + regression模式
步骤3:
? Regression那个部分用欧氏距离损失
? 使用SGD训练
步骤4:
? 预测阶段把2个头部拼上
? 完成不同的功能
这里需要进行两次fine-tuning
第一次在ALexNet上做，第二次将头部改成regression head，前面不变，做一次fine-tuning
Regression的部分加在哪？
有两种处理方法：
? 加在最后一个卷积层后面（如VGG）
? 加在最后一个全连接层后面（如R-CNN）
regression太难做了，应想方设法转换为classification问题。
regression的训练参数收敛的时间要长得多，所以上面的网络采取了用classification的网络来计算出网络共同部分的连接权值。
思路二：取图像窗口
? 还是刚才的classification + regression思路
? 咱们取不同的大小的“框”
? 让框出现在不同的位置，得出这个框的判定得分
? 取得分最高的那个框
左上角的黑框：得分0.5
右上角的黑框：得分0.75
左下角的黑框：得分0.6
右下角的黑框：得分0.8
根据得分的高低，我们选择了右下角的黑框作为目标位置的预测。
注：有的时候也会选择得分最高的两个框，然后取两框的交集作为最终的位置预测。
疑惑：框要取多大？
取不同的框，依次从左上角扫到右下角。非常粗暴啊。
总结一下思路：
对一张图片，用各种大小的框（遍历整张图片）将图片截取出来，输入到CNN，然后CNN会输出这个框的得分（classification）以及这个框图片对应的x,y,h,w（regression）
这方法实在太耗时间了，做个优化。
原来网络是这样的：
优化成这样：把全连接层改为卷积层，这样可以提提速
物体检测（Object Detection）
当图像有很多物体怎么办的？难度可是一下暴增啊。
那任务就变成了：多物体识别+定位多个物体
那把这个任务看做分类问题？
看成分类问题有何不妥？
? 你需要找很多位置， 给很多个不同大小的框
? 你还需要对框内的图像分类
? 当然， 如果你的GPU很强大， 恩， 那加油做吧…
看做classification， 有没有办法优化下？我可不想试那么多框那么多位置啊！
有人想到一个好方法：
找出可能含有物体的框（也就是候选框，比如选1000个候选框），这些框之间是可以互相重叠互相包含的，这样我们就可以避免暴力枚举的所有框了。
大牛们发明好多选定候选框的方法，比如EdgeBoxes和Selective Search。
以下是各种选定候选框的方法的性能对比。
R-CNN
基于以上的思路，RCNN的出现了。
步骤一：训练（或者下载）一个分类模型（比如AlexNet）
步骤二：对该模型做fine-tuning
? 将分类数从1000改为20（21位20个类别加上整张图片背景）
? 去掉最后一个全连接层
步骤三：特征提取
? 提取图像的所有候选框（选择性搜索）
? 对于每一个区域：修正区域大小以适合CNN的输入，做一次前向运算，将第五个池化层的输出（就是对候选框提取到的特征）存到硬盘
步骤四：训练一个SVM分类器（二分类）来判断这个候选框里物体的类别
每个类别对应一个SVM，判断是不是属于这个类别，是就是positive，反之nagative
比如下图，就是狗分类的SVM
步骤五：使用回归器精细修正候选框位置：对于每一个类，训练一个线性回归模型去判定这个框是否框得完美。
