基于深度学习的智能检测路径
文/姜嘉伟
当前，智能检测系统的核心作用是及时准确地识别图像或视频中的各类信息，进而获取目标的种类和位置信息。近年来，随着深度学习技术的不断突破，基于深度学习的目标检测技术在智能检测场景下达到了更快的识别速度和更高的准确率。基于此，本文结合深度学习，进一步探讨了智能检测手段的理论依据。
随着我国综合实力的不断提升，人们对生态文明的重视程度日益提高。作为生态文明的重要组成部分之一，数据资源在促进经济发展和科学研究等方面均表现出显著的应用优势。而在数据信息实时监管过程中，检测图像数据通常是至关重要的环节。但就当前来看，如何快速准确地识别图像中的数据信息仍是智能监管工作的难点之一。在此期间，由于数据传输过程具备较多不确定性因素，数据涵盖内容繁杂，并且涉及多个领域的随机动态，智能监管人员最终获取的数据质量往往会良莠不齐，进而为基于图像检测的识别技术带来更加严峻的考验。一方面，检测数据时的环境背景相对复杂，平台信息繁杂交错且大多呈多点分布状态，不确定性因素明显增多，数据识别难度较大。另一方面，数据信息种类较多、特征性状各异，部分数据信息的行为方式较为隐蔽，活动姿态也具有随机性，从而导致图像检测数据出现目标特征不明确、不显著，目标与图像大小不一致等问题。
近年来，随着人工智能技术的不断突破，基于深度学习的图像识别技术逐渐深入人们的日常生活，并被广泛应用于各种研究领域。本文在考虑模型应用的便利性以及算法检测的实时性的基础上，利用深度学习目标检测算法实现了对图像和视频数据信息的快速识别。与传统的、基于人工获取目标特征的识别技术不同的是，基于深度学习的目标检测技术可以提取出目标更加全面的特征信息，并根据特征信息，准确提取图像或视频的类别、容量等信息。由此可见，对基于深度学习的检测方法进行研究，不仅有利于提高相关机构的工作效率和质量，还能有效促进科技与人类社会的和谐发展。
卷积神经网络是计算机视觉领域深度学习的基础模型之一。常规的全连接神经网络在处理较大的图像时会产生过多参数，进而导致网络计算耗时较长，甚至引发过拟合等情况，其并不适用于处理图像。而卷积神经网络在同一基本结构层中，卷积核的权重参数是相同的，这也使得模型的复杂性和参数量维持在较低水平。因此，卷积神经网络更适用于图像处理等场景。
（一）卷积层
在卷积网络中，绝大多数计算量和参数都产生于卷积层。在通常情况下，卷积层通过多个不同的卷积核与图像矩阵进行卷积运算，进而挖掘出不同图像的特征。例如，部分较为特殊的卷积核可以对目标的边缘进行检测，或者对噪点进行平滑处理，抑或对图像进行模糊处理、对图像边缘特征进行锐化处理，等等。需要注意的是，在开展卷积运算时，技术人员应合理设置步长、填充值和深度。其中，步长是指卷积核每次移动的像素间隔，填充值是指通过在图像的边缘填充像素数据来完成完整的卷积运算，深度则是指图像通道数。
（二）池化层
由于在每一次卷积运算后都会生成一个特征图，且这些特征图通常包含从对应卷积层获取的图像特征信息，而随着卷积运算的增多，模型的参数量也会逐渐增加。与此同时，这些图像特征信息中也有可能包含部分无用信息。因此，在卷积网络中，技术人员需要利用池化层压缩特征图的大小，以确保在获取特征图有效信息的同时不改变图像的通道数。该操作可以有效减少后续卷积计算的参数量，并增大网络的感受野。目前较，为常见的池化操作一般有均值池化和最大值池化两种，二者的主要区别在于图像像素的取值是平均值还是最大值。
（三）全连接层
在卷积神经网络中，全连接层的主要作用是根据输入的特征信息进行分类，它可以将所有局部特征图整合在一起，并输出预测类别信息。因此，为了在卷积神经网络中实现分类功能，技术人员通常会在全连接层后加入激活函数。此时，激活函数主要起到映射分类的作用。以在全连接层后加入Softmax 激活函数为例，假设卷积神经网络需要将目标按照10 种物体类别进行预测，这时，全连接层的输出结果将被Softmax 激活函数映射为[0,1]范围内的10 维向量，并且每一个向量值均代表目标属于该种物体类别的概率。在通常情况下，这些概率的和为1。
目标检测的作用是，在给定图像中找出所有感兴趣的目标，并准确获取这些目标的类别、定位、大小等信息。由于不同目标物体的外形、颜色等特征存在差异，且成像时的背景、角度等外部因素各有不同，目标检测技术一直存在技术难点。当前，深度学习目标检测算法可分为两阶段算法和单阶段算法。
（一）两阶段目标检测
首先，两阶段算法能够检测出待测目标在图像中的位置，并生成对应的候选区域；
其次，该算法将通过卷积神经网络挖掘候选框内的目标特征，并根据具体特征确定目标的分类和所在位置。目前，较为经典的两阶段模型有R-CNN、Fast R-CNN 以及Faster R-CNN 等。
1.R-CNN
R-CNN 的算法流程如下。（1）采用候选区域提取算法在原图上生成一些感兴趣的区域，即可能含有目标的区域。（2）将候选区域归一化至固定大小，并输入CNN 网络。随后，卷积神经网络将自动识别候选框中的特征信息，并将获取的特征信息输入SVM 分类器中，以便借助SVM 分类器对候选区域中的物体进行分类，同时大致定位目标位置。（3）通过坐标回归模型对该位置进行精准校正。此外，由于R-CNN 需要对每一个候选框进行计算，所以该算法步骤较多，检测速度相对较慢。
2.Fast R-CNN
Fast R-CNN基于R-CNN 做出一定改进，其不需要像R-CNN一样，在初始阶段就生成多个候选框进行计算，而是通过卷积神经网络直接获取整个图像的特征图。该算法还在卷积层的最后加入了ROI 池化层，目的是将输入的特征图池化为相同尺寸的特征图。在具体操作时，该算法将采用多任务模式共享ROI池化层提取出的特征：一边使用Softmax 激活函数替代原R-CNN中的SVM 分类器对特征图进行分类；
一边使用同样的特征图进行边框回归，以确定目标坐标。虽然该算法可以充分利用卷积层产生的特征图来提高检测效率，但其检测速度距离工业要求仍有一定差距。
3.Faster R-CNN
Faster R-CNN 对 Fast R-CNN 做出了进一步改进。该算法的主干网络为VGG16，并采用比选择性搜索效率更高的RPN 模块来生成检测框，极大地缩减了检测时间。
Faster R-CNN 同样是将整张图像输入预训练的卷积神经网络VGG16 中以提取特征图。该算法通过区域建议网络对特征图进行处理，并获得候选框。区域建议网络主要根据锚点的偏移量来获取候选框，即以固定尺寸的参考框在原始图像中进行定位。随后，区域建议网络将对这些候选框进行边框回归和目标估计处理。边框回归的主要作用是调整锚点位置，使边框更好地贴近目标物体；
目标估计的作用则是判断候选框中的是背景还是目标，并产生一个目标性得分。此外，通过该目标性得分，RPN 可以过滤掉不属于目标的候选框，然后再进行第二阶段的具体类别和具体位置的计算。在第二阶段，该算法首先使用ROI 池化将生成的所有候选框统一调整至相同尺寸，之后的操作步骤与R-CNN 算法相同，即使用全连接层对目标完成分类，并根据预测类别调整边框坐标。由于RPN 模块仅使用卷积层，该算法的训练和测试速度相对较快，整体检测时间快于选择性搜索算法的检测时间。
（二）单阶段目标检测
单阶段目标检测算法只需要提取一次目标特征就能完成目标检测，其检测速度高于多阶段算法，但精度略低。当前，最受工业领域青睐的单阶段目标检测算法是YOLO 系列算法。YOLO 算法实现了“端到端”的目标检测。首先，YOLO算法将输入图片的尺寸缩放至448×448，然后将缩放后的图片传输至卷积神经网络。在YOLO算法的支持下，卷积神经网络会将图片划分成7×7 的网格，并逐个检测网格单元内的目标特征。在通常情况下，每一个网格单元会关联两个先验框，且每一个先验框都会对应一组参数输出。这组参数主要包含关联先验框的大小、位置和置信度等信息。
综上所述，本文首先介绍并分析了卷积神经网络中各网络层的作用和计算方法；
其次介绍了几种主流的深度学习目标检测算法，并分析其创新点和工作原理；
最后着重概述了YOLO 算法的检测流程等内容，以期为相关领域的研究人员提供借鉴。