電子書開放下載！這應該是最全的一份目標檢測演算法&模型盤點

導讀：從簡單的影像分類到3D姿勢識別，計算機視覺從來不缺乏有趣的問題和挑戰。透過肉眼我們可以檢測出一張寵物照中的貓和狗，可以識別出梵高作品《星夜》中的星星和月亮，那如何透過演算法賦予機器“看”的智慧，就是我們接下來要講的。

本文首先會介紹目標檢測的概念，然後介紹一種簡化了的目標檢測問題——定位 + 分類以及它存在的問題，最後由淺入深逐步進入到目標檢測常用的模型及方法，如 Faster R-CNN、SSD 等。這個過程中 會涉及很多細節的概念和知識點，具體的技術講解請下載下方電子書詳閱。
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書中精彩乾貨集合
1、目標檢測常用的模型及方法
1.1R-CNN
學者們在這個方向做了很多研究，比較有名的是 selective search 方法，具體方法這裡不做詳細說明，感興趣的讀者可以看關於 selective search 的論文。大家只要知道這是一種從圖片中選出潛在物體候選框(Regions of Interest，ROI)的方 法即可。有了獲取 ROI 的方法，接下來就可以透過分類和合並的方法來獲取最終的 目標檢測結果。基於這個思路有了下面的 R-CNN 方法。

• 選出潛在目標候選框(ROI)
• 訓練一個好的特徵提取器
• 訓練最終的分類器
• 為每個類訓練一個迴歸模型，用來微調 ROI 與真實矩形框位置和大小的偏 差

1.2Fast R-CNN
針對 R-CNN 的 3 個主要問題，我們思考一下是否有更好的解決方案。首先是速度，2000 個 ROI 的 CNN 特徵提取佔用了大量的時間，是否可以用更好的方法，比如共享卷積層來同時處理所有 2000 個 ROI ? 
其次是 CNN 的特徵不會因 SVM 和迴歸的調整而更新。 

R-CNN 的操作流程比較複雜，能否有更好的方式使得訓練過程成為端到端的? 接下來我們將介紹 Firshick 等人於 2015 年提出的 Fast R-CNN[2]，它非常巧 妙地解決了 R-CNN 主要的幾個問題。

1.3 Faster R-CNN
Faster R-CNN[3] 作為目標檢測的經典方法在現今很多實戰專案和比賽中頻頻出現。其實，Faster R-CNN 就是在 Fast R-CNN 的基礎上構建一個小的網路，直接產生 region proposal 來代替透過其他方法(如 selective search)得到 ROI。這 個小型的網路被稱為區域預測網路(Region Proposal Network，RPN)。Faster R-CNN 的訓練流程其中的 RPN 是關鍵，其餘流程基本和 Fast R-CNN一致。
接下來我們看下 Faster R-CNN 的訓練過程:

• 使用 ImageNet 預訓練好的模型訓練一個 RPN 網路。
• 使用 ImageNet 預訓練好的模型，以及第(1)步裡產生的建議區域訓練 Fast R-CNN 網路，得到物體實際類別以及微調的矩形框位置。
• 使用(2)中的網路初始化 RPN，固定前面卷積層，只有調整 RPN 層的引數。
• 固定前面的卷積層，只訓練並調整 Fast R-CNN 的 FC 層。

1.4YOLO
由於在 R-CNN 的系列演算法中都需要首先獲取大量 proposal，但 proposal 之 間有很大的重疊，會帶來很多重複的工作。YOLO[5] 一改基於 proposal 的預測思路， 將輸入圖片劃分成 S*S 個小格子，在每個小格子中做預測，最終將結果合併。

接下來我們看一下 YOLO 學習的關鍵步驟:
YOLO 對於網路輸入圖片的尺寸有要求，首先需要將圖片縮放到指定尺寸 (448 448)，再將圖片劃分成 SS 的小格。
每個小格里面做這幾個預測:該小格是否包含物體、包含物體對應的矩形框 位置以及該小格對應 C 個類別的分數是多少。

1.5 SSD
SSD[4] 同時借鑑了 YOLO 網格的思想和 Faster R-CNN 的 anchor 機制，使 得 SSD 可以快速進行預測的同時又可以相對準確地獲取目標的位置。接下來介紹SSD 的一些特點：

• 使用多尺度特徵層進行檢測。在 Faster Rcnn 的 RPN 中，anchor 是在主幹 網路的最後一個特徵層上生成的，而在 SSD 中，anchor 不僅僅在最後一個 特徵層上產生，在幾個高層特徵層處同時也在產生 anchor。
• SSD 中所有特徵層產生的 anchor 都將經過正負樣本的篩選後直接進行分類分數以及 bbox 位置的學 習。

2、目標檢測的產業應用實踐
前面具體講解了目標檢測的技術應用，技術如何和產業相結合，發揮出最大的價值，也是我們最為關注的。
在經濟穩預期的形勢下，國內製造業企業正在加快轉型升級的步伐。阿里作為一家有情懷和使命感的科技公司，我們希望透過技術手段來幫助傳統企業實現轉型升級。

在光伏行業，質檢環節長期面臨專業度高、招工難、人力不足等問題。工業自動化水平較高的德國曾推出過元件 EL 質檢技術，但只針對典型缺陷，僅能做到輔助人工(無法替代人工)。在國內，光伏企業在智慧 AI 識別技術領域做了近 10 年的嘗試，但多晶電池和元件的自動質檢遠未達到工業生產水平。

本文將重點介紹阿里推出的單晶、多晶元件 EL 質檢功能，目前已在產線執行且精度穩定在 95% 以上。

AI檢測在工業視覺“降本增效”領域上已經有了非常明顯的優勢。阿里雲未來將與更多的企業聯合，書寫智慧製造新篇章。

文章來源：阿里雲-機器智慧技術