隨著機器視覺技術的快速發展
，傳統很多需要人工來手動操作的工作
，漸漸地被機器所替代。

　　傳統方法做目標識別大多都是靠人工實現，從形狀、顏色、長度、寬度
、長chang寬kuan比bi來lai確que定ding被bei識shi別bie的de目mu標biao是shi否fou符fu合he標biao準zhun，最zui終zhong定ding義yi出chu一yi係xi列lie的de規gui則ze來lai進jin行xing目mu標biao識shi別bie。這zhe樣yang的de方fang法fa當dang然ran在zai一yi些xie簡jian單dan的de案an例li中zhong已yi經jing應ying用yong的de很hen好hao，唯wei一yi的de缺que點dian是shi隨sui著zhe被bei識shi別bie物wu體ti的de變bian動dong
，所suo有you的de規gui則ze和he算suan法fa都dou要yao重zhong新xin設she計ji和he開kai發fa
，即ji使shi是shi同tong樣yang的de產chan品pin
，不bu同tong批pi次ci的de變bian化hua都dou會hui造zao成cheng不bu能neng重zhong用yong的de現xian實shi。

　　ersuizhejiqixuexi

，shenduxuexidefazhan

，henduorouyanhennanquzhijielianghuadetezheng，shenduxuexikeyizidongxuexizhexietezheng，zhejiushishenduxuexidaigeiwomendeyoudianheqiansuoweiyoudexiyinli。

　　很多特征我們通過傳統算法無法量化，或者說很難去做到的

，深度學習可以。特別是在圖像分類、目標識別這些問題上有顯著的提升。

　　視覺常用的目標識別方法有三種：Blob分析法（BlobAnalysis）
、模板匹配法
、深度學習法。下麵就三種常用的目標識別方法進行對比。

　　Blob分析法

　　BlobAnalysis

　　在計算機視覺中的Blob是指圖像中的具有相似顏色、紋理等特征所組成的一塊連通區域。Blob分析（BlobAnalysis）是對圖像中相同像素的連通域進行分析(該連通域稱為Blob)。其過程就是將圖像進行二值化，分割得到前景和背景
，然後進行連通區域檢測，從而得到Blob塊的過程。簡單來說，blob分析就是在一塊“光滑”區域內，將出現“灰度突變”的小區域尋找出來。

　　舉例來說，假如現在有一塊剛生產出來的玻璃，表麵非常光滑，平整。如果這塊玻璃上麵沒有瑕疵
，那麼
，我們是檢測不到“灰度突變”的；相反，如果在玻璃生產線上，由於種種原因，造成了玻璃上麵有一個凸起的小泡
、有一塊黑斑
、有一點裂縫，那麼，我們就能在這塊玻璃上麵檢測到紋理，經二值化（BinaryThresholding）處理後的圖像中色斑可認為是blob。而這些部分
，就是生產過程中造成的瑕疵，這個過程
，就是Blob分析。

　　Blob分析工具可以從背景中分離出目標，並可以計算出目標的數量、位置
、形狀
、方fang向xiang和he大da小xiao

，還hai可ke以yi提ti供gong相xiang關guan斑ban點dian間jian的de拓tuo撲pu結jie構gou。在zai處chu理li過guo程cheng中zhong不bu是shi對dui單dan個ge像xiang素su逐zhu一yi分fen析xi
，而er是shi對dui圖tu像xiang的de行xing進jin行xing操cao作zuo。圖tu像xiang的de每mei一yi行xing都dou用yong遊you程cheng長chang度du編bian碼ma（RLE）來表示相鄰的目標範圍。這種算法與基於像素的算法相比，大大提高了處理的速度。

　　但另一方麵，Blob分析並不適用於以下圖像：

　　1.低對比度圖像；

　　2.必要的圖像特征不能用2個灰度級描述；

　　3.按照模版檢測(圖形檢測需求)。

　　總的來說
，Blob分析就是檢測圖像的斑點，適用於背景單一

，前景缺陷不區分類別，識別精度要求不高的場景。

　　模板匹配法

　　template matching

　　模板匹配是一種最原始、zuijibendemoshishibiefangfa，yanjiumouyitedingduixiangwudetuanweiyutuxiangdeshenmedifang，jinershibieduixiangwu
，zhejiushiyigepipeiwenti。tashituxiangchulizhongzuijiben、最zui常chang用yong的de匹pi配pei方fang法fa。換huan句ju話hua說shuo就jiu是shi一yi副fu已yi知zhi的de需xu要yao匹pi配pei的de小xiao圖tu像xiang，在zai一yi副fu大da圖tu像xiang中zhong搜sou尋xun目mu標biao
，已yi知zhi該gai圖tu中zhong有you要yao找zhao的de目mu標biao
，且qie該gai目mu標biao同tong模mo板ban有you相xiang同tong的de尺chi寸cun、方向和圖像元素
，通過統計計算圖像的均值、梯度
、距離、方差等特征可以在圖中找到目標，確定其坐標位置。

　　這(zhe)就(jiu)說(shuo)明(ming)，我(wo)們(men)要(yao)找(zhao)的(de)模(mo)板(ban)是(shi)圖(tu)像(xiang)裏(li)標(biao)標(biao)準(zhun)準(zhun)存(cun)在(zai)的(de)，這(zhe)裏(li)說(shuo)的(de)標(biao)標(biao)準(zhun)準(zhun)，就(jiu)是(shi)說(shuo)
，一(yi)旦(dan)圖(tu)像(xiang)或(huo)者(zhe)模(mo)板(ban)發(fa)生(sheng)變(bian)化(hua)
，比(bi)如(ru)旋(xuan)轉(zhuan)，修(xiu)改(gai)某(mou)幾(ji)個(ge)像(xiang)素(su)，圖(tu)像(xiang)翻(fan)轉(zhuan)等(deng)操(cao)作(zuo)之(zhi)後(hou)
，我(wo)們(men)就(jiu)無(wu)法(fa)進(jin)行(xing)匹(pi)配(pei)了(le)，這(zhe)也(ye)是(shi)這(zhe)個(ge)算(suan)法(fa)的(de)弊(bi)端(duan)。

　　所以這種匹配算法，就是在待檢測圖像上，從左到右
，從上向下對模板圖像與小東西的圖像進行比對。

　　這種方法相比Blob分析有較好的檢測精度
，同時也能區分不同的缺陷類別，這相當於是一種搜索算法，在待檢測圖像上根據不同roi用指定的匹配方法與模板庫中的所有圖像進行搜索匹配
，要求缺陷的形狀
、大小
、方法都有較高的一致性，因此想要獲得可用的檢測精度需要構建較完善的模板庫。

　　深度學習法

　　deep learning method

　　2014年R-CNN的提出
，使得基於CNN的目標檢測算法逐漸成為主流。深度學習的應用
，使檢測精度和檢測速度都獲得了改善。

　　卷積神經網絡不僅能夠提取更高層、表達能力更好的特征，還能在同一個模型中完成對於特征的提取
、選擇和分類。

　　在這方麵
，主要有兩類主流的算法：

　　一類是結合RPN網絡的
，基於分類的R-CNN係列兩階目標檢測算法（twostage）；

　　另一類則是將目標檢測轉換為回歸問題的一階目標檢測算法（singlestage）。

　　物體檢測的任務是找出圖像或視頻中的感興趣物體，同時檢測出它們的位置和大小
，是機器視覺領域的核心問題之一。

　　物體檢測過程中有很多不確定因素

，如圖像中物體數量不確定，物體有不同的外觀、形狀、姿態，加之物體成像時會有光照、遮擋等因素的幹擾，導致檢測算法有一定的難度。

　　進入深度學習時代以來，物體檢測發展主要集中在兩個方向：twostage算法如R-CNN係列和onestage算法如YOLO、SSD等。兩者的主要區別在於twostage算法需要先生成proposal（一個有可能包含待檢物體的預選框），然後進行細粒度的物體檢測。而onestage算法會直接在網絡中提取特征來預測物體分類和位置。

　　兩階算法中區域提取算法核心是卷積神經網絡CNN，先利用CNN骨幹提取特征，然後找出候選區域，最後滑動窗口確定目標類別與位置。

　　R-CNN首先通過SS算法提取2k個左右的感興趣區域
，再對感興趣區域進行特征提取。存在缺陷：感興趣區域彼此之間權值無法共享
，存在重複計算
，中間數據需單獨保存占用資源
，對輸入圖片強製縮放影響檢測準確度。

　　SPP-NET在最後一個卷積層和第一個全連接層之間做些處理

，保證輸入全連接層的尺寸一致即可解決輸入圖像尺寸受限的問題。SPP-NET候選區域包含整張圖像
，隻需通過一次卷積網絡即可得到整張圖像和所有候選區域的特征。

　　FastR-CNN借鑒SPP-NET的特征金字塔
，提出ROIPooling把各種尺寸的候選區域特征圖映射成統一尺度的特征向量

，首先

，將不同大小的候選區域都切分成M×N塊
，再對每塊都進行maxpooling得到1個值。這樣
，所有候選區域特征圖就都統一成M×N維的特征向量了。但是，利用SS算法產生候選框對時間消耗非常大。

　　FasterR-CNN是先用CNN骨幹網提取圖像特征，由RPN網絡和後續的檢測器共享


，特征圖進入RPN網絡後
，對每個特征點預設9個ge不bu同tong尺chi度du和he形xing狀zhuang的de錨mao盒he，計ji算suan錨mao盒he和he真zhen實shi目mu標biao框kuang的de交jiao並bing比bi和he偏pian移yi量liang，判pan斷duan該gai位wei置zhi是shi否fou存cun在zai目mu標biao，將jiang預yu定ding義yi的de錨mao盒he分fen為wei前qian景jing或huo背bei景jing
，再zai根gen據ju偏pian差cha損sun失shi訓xun練lianRPN網絡，進行位置回歸
，修正ROI的位置，最後將修正的ROI傳入後續網絡。但是，在檢測過程中，RPN網絡需要對目標進行一次回歸篩選以區分前景和背景目標，後續檢測網絡對RPN輸出的ROI再一次進行細分類和位置回歸，兩次計算導致模型參數量大。

　　MaskR-CNN在FasterR-CNN中加了並行的mask分支，對每個ROI生成一個像素級別的二進製掩碼。在FasterR-CNN中
，采用ROIPooling產chan生sheng統tong一yi尺chi度du的de特te征zheng圖tu，這zhe樣yang再zai映ying射she回hui原yuan圖tu時shi就jiu會hui產chan生sheng錯cuo位wei，使shi像xiang素su之zhi間jian不bu能neng精jing準zhun對dui齊qi。這zhe對dui目mu標biao檢jian測ce產chan生sheng的de影ying響xiang相xiang對dui較jiao小xiao
，但dan對dui於yu像xiang素su級ji的de分fen割ge任ren務wu，誤wu差cha就jiu不bu容rong忽hu視shi了le。MaskR-CNN中用雙線性插值解決像素點不能精準對齊的問題。但是，由於繼承兩階段算法
，實時性仍不理想。

　　一階算法在整個卷積網絡中進行特征提取、mubiaofenleiheweizhihuigui，tongguoyicifanxiangjisuandedaomubiaoweizhiheleibie，zaishibiejingdushaoruoyuliangjieduanmubiaojiancesuanfadeqiantixia
，suduyoulejidadetisheng。

　　YOLOv1把輸入圖像統一縮放到448×448×3
，再劃分為7×7個網格
，每格負責預測兩個邊界框bbox的位置和置信度。這兩個b-box對應同一個類別，一個預測大目標，一個預測小目標。bbox的位置不需要初始化
，而是由YOLO模型在權重初始化後計算出來的，模型在訓練時隨著網絡權重的更新，調整b-box的預測位置。但是，該算法對小目標檢測不佳
，每個網格隻能預測一個類別。

　　YOLOv2把原始圖像劃分為13×13個網格，通過聚類分析，確定每個網格設置5個錨盒
，每個錨盒預測1個類別
，通過預測錨盒和網格之間的偏移量進行目標位置回歸。

　　SSD保留了網格劃分方法，但從基礎網絡的不同卷積層提取特征。隨著卷積層數的遞增，錨盒尺寸設置由小到大
，以此提升SSD對多尺度目標的檢測精度。

　　YOLOv3通過聚類分析，每個網格預設3個錨盒，隻用darknet前52層
，並大量使用殘差層。使用降采樣降低池化對梯度下降的負麵效果。YOLOv3通過上采樣提取深層特征，使其與將要融合的淺層特征維度相同

，但通道數不同，在通道維度上進行拚接實現特征融合，融合了13×13×255
、26×26×255和52×52×255共3個尺度的特征圖，對應的檢測頭也都采用全卷積結構。

　　YOLOv4在原有YOLO目標檢測架構的基礎上，采用了近些年CNN領域中最優秀的優化策略，從數據處理、主幹網絡、網絡訓練
、激活函數
、損失函數等各個方麵都進行了不同程度的優化。時至今日，已經有很多精度比較高的目標檢測算法提出，包括最近視覺領域的transformer研究也一直在提高目標檢測算法的精度。

　　zongjielaikan，biaoshidexuanzehuiduijiqixuexisuanfadexingnengchanshengjudadeyingxiang，jianduxuexixunliandeqiankuiwangluokeshiweibiaoshixuexideyizhongxingshi。yicilaikanchuantongdesuanfaruBlob分(fen)析(xi)和(he)模(mo)板(ban)匹(pi)配(pei)都(dou)是(shi)手(shou)工(gong)設(she)計(ji)其(qi)特(te)征(zheng)表(biao)示(shi)，而(er)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)則(ze)是(shi)通(tong)過(guo)算(suan)法(fa)自(zi)動(dong)學(xue)習(xi)目(mu)標(biao)的(de)合(he)適(shi)特(te)征(zheng)表(biao)示(shi)，相(xiang)比(bi)手(shou)工(gong)特(te)征(zheng)設(she)計(ji)來(lai)說(shuo)其(qi)更(geng)高(gao)效(xiao)快(kuai)捷(jie)
，也(ye)無(wu)需(xu)太(tai)多(duo)的(de)專(zhuan)業(ye)的(de)特(te)征(zheng)設(she)計(ji)知(zhi)識(shi)，因(yin)此(ci)其(qi)能(neng)夠(gou)識(shi)別(bie)不(bu)同(tong)場(chang)景(jing)中(zhong)形(xing)狀(zhuang)
、大小、紋理等不一的目標，隨著數據集的增大，檢測的精度也會進一步提高。