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1. 什麼是目標檢測？
啥是目標檢測？
拿上圖 (用YOLOv3檢測) 來說，目標檢測 (Object Detection) 就是將圖片中的物體用一個個矩形框框出來，並且識別出每個框中的物體是啥，而且最好的話是能夠將圖片的所有物體都框出來。
再來看下YOLOv3在視頻上的效果：
總之，目標檢測本質上包含兩個任務：物體識別和物體定位。
2. 目標檢測技術的概述
目前，基於深度學習(deep learning)的目標檢測技術效果是最好的，這些技術模型可以分成三類：
R-CNN系列，包括R-CNN，Fast R-CNN，以及Faster R-CNN
Single Shot Detector (SSD)
You Only Look Once (YOLO)系列，其中YOLOv3是今天的主角
下面來簡單說一下這些模型，SSD這裏就不介紹了，感興趣的話可自行去了解。
R-CNN系列
上圖是Faster R-CNN模型的原理簡圖，技術細節可參考下面所提及的相關文章。
R-CNN系列的演化路徑爲：R-CNN → Fast R-CNN → Faster R-CNN
R-CNN 是第一個基於深度學習的目標檢測模型，它屬於two-stage方法，即將物體識別和物體定位分爲兩個步驟，分別完成。 詳情見Girshick等人的第一篇相關文章：https://arxiv.org/abs/1311.2524，其原理大概爲：(1) 預先找出圖中物體可能出現的位置，即候選區域 (Region Proposal) 。利用圖像中的紋理、邊緣、顏色等信息，可以保證在選取較少窗口 (幾千甚至幾百) 的情況下保持較高的召回率 (Recall) 。(2) 然後將這些候選框送入CNN網絡中進行識別分類。
R-CNN 方法的缺點是它太慢了；由於它採用外部的候選框算法，它也不是一個完整的端到端 (end-to-end) 檢測器。
Girshick等人於2015年發表了第二篇論文 Fast R-CNN，鏈接爲：https://arxiv.org/abs/1504.08083。相對R-CNN，Fast R-CNN算法有了很大改進，即提高了精確度，並減少了執行前向網絡計算所需的時間；然而，該模型仍然依賴於外部的候選框算法。
直到2015年的後續模型 Faster R-CNN 的出現，鏈接爲：https://arxiv.org/abs/1506.01497。通過使用區域生成網絡 (Region Proposal Network, RPN)來取代候選框算法，Faster R-CNN 最終成爲真正的端到端目標檢測器。
雖然R-CNN系列的精確度不斷提高，但是R-CNN系列最大的問題是它的速度，即使使用GPU也只能達到5 FPS.
YOLO系列
上圖是YOLO模型的原理簡圖，技術細節可參考下面所提及的相關文章，YOLO官網爲：https://pjreddie.com/darknet/yolo/。
爲了提高基於深度學習的目標檢測器的速度，SSD和YOLO都使用了one-stage策略。
這些算法將目標檢測作爲一個迴歸問題，對於給定的輸入圖像，同時給出邊界框位置以及相應的類別。
一般來說，one-stage策略比two-stage策略的精度低，但速度快得多。
YOLO是one-stage檢測器的一個很好的例子。
Redmon等人於2015年首次引入了YOLO，論文鏈接爲：https://arxiv.org/abs/1506.02640，詳細介紹了一個具有超實時目標檢測能力的檢測器，在GPU上獲得了45 FPS。
YOLO已經經歷了許多不同版本的迭代，包括YOLO9000模型，通過聯合訓練，它能夠檢測9000種不同類別的目標。雖然YOLO9000的表現有趣且新穎，但在COCO的156類數據集上，只達到了16%的平均精度(mAP)。雖然YOLO9000可以檢測9000種類別，但是它的精度不是很理想。
最近，Redmon和Farhadi發表了一篇新的YOLO論文——YOLOv3: a Incremental Improvement(2018)，鏈接爲：https://arxiv.org/abs/1804.02767。YOLOv3比之前的模型更大了，但在我看來，它是YOLO目標檢測器系列中最好的一個。
相比之前的算法，尤其針對小目標情況，YOLOv3的精度有顯著提升。
3. 基於OpenCV的快速實現
我們將在這篇博客使用在COCO數據集上預訓練好的YOLOv3模型。
COCO 數據集包含80類，有people (人)，bicycle(自行車)，car(汽車)......，詳細類別可查看鏈接：https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names。
下面利用OpenCV來快速實現YOLO目標檢測，我將其封裝成一個叫yolo_detect()的函數，其使用說明可參考函數內部的註釋。網絡的模型和權重都已上傳至百度網盤。
# -*- coding: utf-8 -*-
# 載入所需庫
import cv2
import numpy as np
import os
import time
def yolo_detect(pathIn='',
pathOut=None,
label_path='./cfg/coco.names',
config_path='./cfg/yolov3_coco.cfg',
weights_path='./cfg/yolov3_coco.weights',
confidence_thre=0.5,
nms_thre=0.3,
jpg_quality=80):
'''
pathIn：原始圖片的路徑
pathOut：結果圖片的路徑
label_path：類別標籤文件的路徑
config_path：模型配置文件的路徑
weights_path：模型權重文件的路徑
confidence_thre：0-1，置信度（概率/打分）閾值，即保留概率大於這個值的邊界框，默認爲0.5
nms_thre：非極大值抑制的閾值，默認爲0.3
jpg_quality：設定輸出圖片的質量，範圍爲0到100，默認爲80，越大質量越好
'''
# 加載類別標籤文件
LABELS = open(label_path).read().strip().split("\n")
nclass = len(LABELS)
# 爲每個類別的邊界框隨機匹配相應顏色
np.random.seed(42)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(nclass, 3), dtype='uint8')
# 載入圖片並獲取其維度
base_path = os.path.basename(pathIn)
img = cv2.imread(pathIn)
(H, W) = img.shape[:2]
# 加載模型配置和權重文件
print('從硬盤加載YOLO......')
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path)
# 獲取YOLO輸出層的名字
ln = net.getLayerNames()
ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 將圖片構建成一個blob，設置圖片尺寸，然後執行一次
# YOLO前饋網絡計算，最終獲取邊界框和相應概率
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
start = time.time()
layerOutputs = net.forward(ln)
end = time.time()
# 顯示預測所花費時間
print('YOLO模型花費 {:.2f} 秒來預測一張圖片'.format(end - start))
# 初始化邊界框，置信度（概率）以及類別
boxes = []
confidences = []
classIDs = []
# 迭代每個輸出層，總共三個
for output in layerOutputs:
# 迭代每個檢測
for detection in output:
# 提取類別ID和置信度
scores = detection[5:]
classID = np.argmax(scores)
confidence = scores[classID]
# 只保留置信度大於某值的邊界框
if confidence > confidence_thre:
# 將邊界框的座標還原至與原圖片相匹配，記住YOLO返回的是
# 邊界框的中心座標以及邊界框的寬度和高度
box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
(centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")
# 計算邊界框的左上角位置
x = int(centerX - (width / 2))
y = int(centerY - (height / 2))
# 更新邊界框，置信度（概率）以及類別
boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
confidences.append(float(confidence))
classIDs.append(classID)
# 使用非極大值抑制方法抑制弱、重疊邊界框
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_thre, nms_thre)
# 確保至少一個邊界框
if len(idxs) > 0:
# 迭代每個邊界框
for i in idxs.flatten():
# 提取邊界框的座標
(x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
(w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
# 繪製邊界框以及在左上角添加類別標籤和置信度
color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
text = '{}: {:.3f}'.format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])
(text_w, text_h), baseline = cv2.getTextSize(text, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 2)
cv2.rectangle(img, (x, y-text_h-baseline), (x + text_w, y), color, -1)
cv2.putText(img, text, (x, y-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 2)
# 輸出結果圖片
if pathOut is None:
cv2.imwrite('with_box_'+base_path, img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality])
else:
cv2.imwrite(pathOut, img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality])
來測試一下：
pathIn = './test_imgs/test1.jpg'
pathOut = './result_imgs/test1.jpg'
yolo_detect(pathIn,pathOut)
>>> 從硬盤加載YOLO......
>>> YOLO模型花費 3.63 秒來預測一張圖片
pathIn = './test_imgs/test2.jpg'
pathOut = './result_imgs/test2.jpg'
yolo_detect(pathIn,pathOut)
>>> 從硬盤加載YOLO......
>>> YOLO模型花費 3.55 秒來預測一張圖片
pathIn = './test_imgs/test3.jpg'
pathOut = './result_imgs/test3.jpg'
yolo_detect(pathIn,pathOut)
>>> 從硬盤加載YOLO......
>>> YOLO模型花費 3.75 秒來預測一張圖片
結果爲：
從運行結果可知，在CPU上，檢測一張圖片所花的時間大概也就3到4秒。如果使用GPU，完全可以實時對視頻/攝像頭進行目標檢測。
結合之前的博客用Python提取視頻中的圖片，可將YOLOv3應用於視頻流。
YOLOv3最大的侷限性和缺點就是：對於小物體，有時檢測效果不佳；尤其不善於處理靠得很近的物體。
這些缺點都是由YOLO自身的算法所導致的：首先YOLO將輸入圖像劃分爲一個SxS的網格，網格中的每個單元格只預測一個對象。如果在一個單元格中存在多個小對象，那麼YOLO將無法檢測它們，最終導致檢測對象的丟失。
因此，如果你知道你的數據集包含許多小物體，而且這些小物體也靠得很近，那麼你不應該使用YOLO目標檢測器。在小物體方面，Faster R-CNN效果是最好，儘管它的速度是最慢的。
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