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吴恩达深度学习笔记(2)+作业.pdf

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第四课卷积神经网络

第三周目标检测

3.5 Bound boxing预测

滑动窗口算法有的时候无法识别出整个车体，

------------------------------------------------------------------

此时我们引入

YOLO

算法

我们会在图像上放置网格

实际上网格会比较多（比如

19*19

）

基本思路：

使用图像定位算法应用于9个框上

在每个框上都会有一个标签

，是一个类似之前的

维向量

YOLO

的做法是取对象的中点，将对象放进它的中点所在的格子位置。

所以这9个框框，每个框框得到一个8维的向量，总共得到3*3*8的输出矩阵

由于YOLO是卷积实现，因此效率会很高，可以达到实时识别。

如何判断

YOLO

算法中的某个物体是否在某个框中呢？

我们定义一个框中的左上角为（0，0）右下角为（1，1）这样我们得到某个物体的中心点，

用（x，y）， x,y∈[0,1]这样的表示方法来得到物体中心点的相对坐标值

这里面输出的

维向量的

bx by bh bw

就是物体的相对（

，

）坐标以及物体的高度和宽度。

3.6 交并比

使用交并比来评价对象检测算法。

交并比（intersection over union）顾名思义，就是相交的面积大小：并集的面积大小

使用交并比（

IoU

）来表现定位的准确与否

一般来说，这个

score > 0.5

就可以被认为一个较好的结果了。

以0.5为阈值，大于0.5即可被认为是正确的。

3.7 非极大值抑制

人脸检测的时候，可能会有检测出很多边框的情况，这个时候就要使用非极大值抑制使答案

每个被检测物体只输出一个框，如下面图：这个选出的框应该是分别两个物体各输出一个，

Non-Maximum Suppression就可以避免一个物体选出两个框。

具体过程

找出p_c概率最高的框，作为该物体的识别框。

然后会审视其他的框，如果有的框A和这个被选中框S的IoU很大的话，说明很有可能就是同

一个，这个时候就

就会被抑制。

在除了被抑制的和除了

的框之外，再找其他的框，就是在重复之前的操作。

最终，我们抛弃那些被抑制的变暗的框，得到了剩下的被highlight的框

这两个框就代表是两个车辆的目标。

3.8 Anchor Boxes（for overlapping objects）

anchor box

是为了解决一个格子中有两个对象的问题，并且让我们的算法更加有针对性，毕

竟物体不一定都是正方形的，都用正方形的框来约束并不一定具有针对性

（很好的观点：锚框：Anchor box综述 - 知乎 (zhihu.com)）

之前的算法的缺点就是每个边框内只能检测出一个。

就像如图的情况：

图中的人和车中心点都在一个框内。

使用之前的检测方法，无法同时输出两个物体的检测结果。

Anchor box的方法：

事先定义两个不同形状的

anchor box

上图的左侧是

“

人

”

的

anchor box

，右侧是车的

构建一个标签y，里面既有检测人的向量部分，也有检测车的向量部分。

在使用anchor box之后，现在每个对象都和之前一样分配到同一个格子中，但是它还分配了

一个anchor box，也就是对一个对象实现：分配到对象的中心点所在格子、分配一个和对象

交并比最高的

anchor box

。

注：交并比最高指的是分配一个与物体的bounding box交并比最高的anchor box

如上图：红框的bounding box与竖立的框的交并比最高，所以该物体分配的anchor box就是

竖立的

anchor box

。

如上图，每8维向量表示一个anchor box中的识别信息。

如何选择

anchor boxes

人们一般使用手工选择

可以选择5个到10个anchor box形状，覆盖到多种不同的形状，可以涵盖选择检测对象的所

有形状。

3.9 YOLO算法

（1）训练集的构造

如果我们要识别三个对象，那么我们构造的标签y矩阵就是3*3*2*8的向量

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