基于圖片內容的處理任務，主要包括目標檢測、圖片分割兩大任務。

1 目標檢測

目標檢測任務的精度相對較高，主要是以檢測框的方式，找出圖片中目標物體所在的位置。目標檢測任務的模型運算量相對較小，速度相對較快。

1.1 目標檢測任務概述

目標檢測任務要求模型能檢測出圖片中特定的目體，并獲得這一目標物體的類別信息和位置信息。

在目標檢測任務中，模型的輸出是一個列表，列表的每一項用一個數組給出檢測出的標物體的類別和位置（常用檢測框的坐標表示)。

1.2 目標檢測任務模型的分類

1.2.1 單階段（1-stage）檢測模型：

主要指直接從圖片獲得預測結果，也被稱為Region-free法。相關的模型有YOLO、SSD、RetinaNet。

1.2.2 兩階段（2-stage）檢測模型：

主要指先檢測包含實物的區域，再對該區域內的實物進行分類識別，相關模型有R-CNN、Faster R-CNN，Mask R-CNN。

1.2.3 兩種分類的對比

單階段檢測模型在分類方面表現出的精度高。

兩階段檢測模型在檢測框方面表現出的精度高。

2 圖片分割：其模型大多數是兩階段

圖片分割是指對圖中的每個像素點進行分類，適用于對像素理解要求較高的場景。

2.1 圖片分割的分類

2.1.1 語義分割

能將圖片中具有不同語義的部分分開。

2.1.2 實例分割

能描述出目標物體的輪廓（比檢測框更為精細)。

2.2?目標檢測+語義分割=實例分割

🐶目標檢測：給你一張只有一條狗的圖片，輸入訓練好的模型中（假設模型包含所有類型的狗），不管狗出現在圖片中的哪個位置，它都能被檢測為狗；給你一張有兩條狗的圖片，輸入網絡，會生成兩個bbox，均被檢測為狗，無法進行個體的區分。

🐶語義分割：對所有像素進行分類，圖片中只要出現狗，都會被分為一類，同樣無法進行個體的區分。

🐶實例分割：在所有不同類的狗的像素都被分類為狗的基礎上，對不同類的狗進行目標定位，再給上狗1和狗2的標簽，這就是實例分割。

3 非極大值抑制算法（Non-Max Suppression，NMS)

3.1?非極大值抑制算法的作用

在目標檢測任務中，通常模型會從一張圖片中檢測出很多個結果，其中很有可能會出現重復物體（中心和大小略有不同）的情況。為了確保檢測結果的唯一性，需要使用非極大值抑制算法對檢測結果進行去重。

3.2?非極大值抑制算法的實現過程

1、從所有的檢測框中找到置信度較大（置信度大于某個圓值）的檢測框。
2、逐一計算其與剩余檢測框的區域面積的重疊率（IOU)。
3、按照IOU閾值過濾。如果IOU大于一定閾值，則將該檢測框剔除。

4、對剩余的檢測框重復上述過程，直到處理完所有的檢測框。
在整個過程中，用到的置信度閾值與lOU閾值需要提前給定。

3.3 IOU的概念（Intersection-over-Union）

IOU是交并比是目標檢測中使用的一個概念是產生的候選框（candidate bound）與原標記框（ground truth bound）的交疊率，即它們的交集與并集的比值。最理想情況是完全重疊，即比值為1。在多目標跟蹤中，用來判別跟蹤框和目標檢測框之間的相似度。

4 Mask R-CNN模型

MaskR-CND模型屬于兩階段檢測模型，即該模型會先檢測包含實物的區域，再對該區域內的實物進行分類識別。

4.1 檢測實物區域的步驟

• 1、按照非極大值抑制算法將一張圖片分成多個子框。這些子框被稱作描點(Anchor)，錨點是不同尺寸的檢測框，彼此間存在部分重疊。
• 2、在圖片中對具體實物進行標注其坐標（所屬的位置區域）。
• 3、根據實物標注的坐標與錨點區域的IOU，計算出前景與背景。計算規則為IOU高的就是前景，IOU低的就是背景，其余的就忽略。
• 4、根據第3步結果中屬于前景的錨點坐標和第2步結果中實物標注的坐標，算出二者的相對位移和長寬的縮放比例。
• 5、最終，檢測區域的任務會被轉化成一堆錨點的分類（前景和背景）和回歸任務（偏移和縮放)。

4.1.2 區域檢測圖解

如圖2-2所示，每張圖片都會將其自身標注的信息轉化為與錨點對應的標簽，讓模型已有的錨點進行訓練或識別。

4.2?區域生成網絡

在MaskR-CNN模型中，實現區域檢測功能的網絡被稱作區域生成網絡（Regon Proposal Network，RPN)。

4.3?感興趣區域

在實際處理過程中，會從RPN的輸出結果中選取前景概率較高的一定數量的錨點作為感興趣區域(Region of Interest，ROI)，送到第2階段的網絡中進行計算。

4.4?Mask R-CNN模型的完整步驟

4.4.1?Mask R-CNN模型的架構

4.4.2 Mask R-CNN模型的完整步驟

1、提取主特征，這部分的模型又被稱作骨干網絡。它用來從圖片中提取出一些不同尺寸的重要特征，通常用于一些預訓練好的模型（如VGG模型、Inception模型、ResNet模型等)。這些獲得的特征數據被稱作特征圖。

2、特征融合；用特征金字塔網絡（FeaturePyramid Network，FPN）整合骨干網絡中不同尺寸的特征。最終的特征信息用于后面的RPN和最終的分類器（classifer）網絡的計算。

3、提取ROI：主要通過RPN來實現。RPN的作用是，在眾多錨點中計算出前景和背景的預測值，并計算基于錨點的偏移，然后對前景概率較大的ROI用非大值抑制算法實現去重，并從最終結果中取出指定個數的ROl用于后續網絡的計算。

4、ROI池化：使用區域對齊的方式實現。將第2步的結果當作圖片，按照ROl中的區域框位置從圖中取出對應的內容，并將形狀統一成指定大小，用于后面的計算。

5、最終檢測：對第4步的結果依次進行分類、設置矩形坐標、實物像素分割處理，得到最終結果。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Pytorch神经网络理论篇】 33 基于图片内容处理的机器视觉：目标检测+图片分割+非极大值抑制+Mask R-CNN模型的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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