特征點檢測

假設你正在構建一個人臉識別應用，出于某種原因，你希望算法可以給出眼角的具體位置。眼角坐標為(𝑥, 𝑦)，你可以讓神經網絡的最后一層多輸出兩個數字𝑙𝑥和𝑙𝑦，作為眼角的坐標值。如果你想知道兩只眼睛的四個眼角的具體位置，那么從左到右，依次用四個特征點來表示這四個眼角。對神經網絡稍做些修改，輸出第一個特征點（𝑙1𝑥，𝑙1𝑦），第二個特征點（𝑙2𝑥，𝑙2𝑦），依此類推，這四個臉部特征點的位置就可以通過神經網絡輸出了。

也許除了這四個特征點，你還想得到更多的特征點輸出值，這些（圖中眼眶上的紅色特征點）都是眼睛的特征點，你還可以根據嘴部的關鍵點輸出值來確定嘴的形狀，從而判斷人物是在微笑還是皺眉，也可以提取鼻子周圍的關鍵特征點。為了便于說明，你可以設定特征點的個數，假設臉部有 64 個特征點，有些點甚至可以幫助你定義臉部輪廓或下頜輪廓。選定特征點個數，并生成包含這些特征點的標簽訓練集，然后利用神經網絡輸出臉部關鍵特征點的位置。
具體做法是，準備一個卷積網絡和一些特征集，將人臉圖片輸入卷積網絡，輸出 1 或 0， 1 表示有人臉，0 表示沒有人臉，然后輸出（𝑙1𝑥，𝑙1𝑦）……直到（𝑙64𝑥，𝑙64𝑦）。這里我用𝑙代表一個特征，這里有129 個輸出單元，其中1表示圖片中有人臉，因為有64個特征，64×2=128，所以最終輸出 128+1=129 個單元，由此實現對圖片的人臉檢測和定位。這只是一個識別臉部表情的基本構造模塊，如果你玩過Snapchat或其它娛樂類應用，你應該對 AR（增強現實）過濾器多少有些了解，Snapchat 過濾器實現了在臉上畫皇冠和其他一些特殊效果。檢測臉部特征也是計算機圖形效果的一個關鍵構造模塊，比如實現臉部扭曲，頭戴皇冠等等。當然為了構建這樣的網絡，你需要準備一個標簽訓練集，也就是圖片𝑥和標簽𝑦的集合，這些點都是人為辛苦標注的。

最后一個例子，如果你對人體姿態檢測感興趣，你還可以定義一些關鍵特征點，如胸部的中點，左肩，左肘，腰等等。然后通過神經網絡標注人物姿態的關鍵特征點，再輸出這些標注過的特征點，就相當于輸出了人物的姿態動作。當然，要實現這個功能，你需要設定這些關鍵特征點，從胸部中心點(𝑙1𝑥，𝑙1𝑦)一直往下，直到(𝑙32𝑥，𝑙32𝑦)。

一旦了解如何用二維坐標系定義人物姿態，操作起來就相當簡單了，批量添加輸出單元，用以輸出要識別的各個特征點的(𝑥, 𝑦)坐標值。要明確一點，特征點 1 的特性在所有圖片中必須保持一致，就好比，特征點 1 始終是右眼的外眼角，特征點 2 是右眼的內眼角，特征點3 是左眼內眼角，特征點 4 是左眼外眼角等等。所以標簽在所有圖片中必須保持一致，假如你雇用他人或自己標記了一個足夠大的數據集，那么神經網絡便可以輸出上述所有特征點，你可以利用它們實現其他有趣的效果，比如判斷人物的動作姿態，識別圖片中的人物表情等等。

目標檢測

采用的是基于滑動窗口的目標檢測算法。
假如你想構建一個汽車檢測算法，步驟是，首先創建一個標簽訓練集，也就是𝑥和𝑦表示適當剪切的汽車圖片樣本，這張圖片（編號 1）𝑥是一個正樣本，因為它是一輛汽車圖片，這幾張圖片（編號 2、3）也有汽車，但這兩張（編號 4、5）沒有汽車。出于我們對這個訓練集的期望，你一開始可以使用適當剪切的圖片，就是整張圖片𝑥幾乎都被汽車占據，你可以照張照片，然后剪切，剪掉汽車以外的部分，使汽車居于中間位置，并基本占據整張圖片。有了這個標簽訓練集，你就可以開始訓練卷積網絡了，輸入這些適當剪切過的圖片（編號 6），卷積網絡輸出𝑦，0 或 1 表示圖片中有汽車或沒有汽車。

訓練完這個卷積網絡，就可以用它來實現滑動窗口目標檢測，具體步驟如下：

首先選定一個特定大小的窗口，比如圖片下方第一個紅色窗口，將這個紅色小方塊輸入卷積神經網絡，卷積網絡開始進行預測，即判斷紅色方框內有沒有汽車。滑動窗口目標檢測算法接下來會繼續處理第二個圖像，即紅色方框稍向右滑動之后的區域，并輸入給卷積網絡，因此輸入給卷積網絡的只有紅色方框內的區域，再次運行卷積網絡，然后處理第三個圖像，依次重復操作，直到這個窗口滑過圖像的每一個角落。

重復上述操作，不過這次我們選擇一個更大的窗口，截取更大的區域，并輸入給卷積神經網絡處理，你可以根據卷積網絡對輸入大小調整這個區域，然后輸入給卷積網絡，輸出 0 或 1。再以某個固定步幅滑動窗口，重復以上操作，遍歷整個圖像，輸出結果。

然后第三次重復操作，這次選用更大的窗口。
如果你這樣做，不論汽車在圖片的什么位置，總有一個窗口可以檢測到它。

滑動窗口目標檢測算法也有很明顯的缺點，就是計算成本，因為你在圖片中剪切出太多小方塊，卷積網絡要一個個地處理。如果你選用的步幅很大，顯然會減少輸入卷積網絡的窗口個數，但是粗糙間隔尺寸可能會影響性能。反之，如果采用小粒度或小步幅，傳遞給卷積網絡的小窗口會特別多，這意味著超高的計算成本。不過，慶幸的是，計算成本問題已經有了很好的解決方案，大大提高了卷積層上應用滑動窗口目標檢測器的效率

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习——特征点检测和目标检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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