datetime:2024/09/29 15:14
author:nzb
本项目源于《动手学深度学习》，添加了一些自己的学习笔记，方便搜索查阅。正版GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
多尺度目标检测
在《锚框》中，我们以输入图像的每个像素为中心，生成了多个锚框。 基本而言，这些锚框代表了图像不同区域的样本。 然而，如果为每个像素都生成的锚框，我们最终可能会得到太多需要计算的锚框。 想象一个的输入图像，如果以每个像素为中心生成五个形状不同的锚框，就需要在图像上标记和预测超过200万个锚框（）。
多尺度锚框
减少图像上的锚框数量并不困难。 比如，我们可以在输入图像中均匀采样一小部分像素，并以它们为中心生成锚框。 此外，在不同尺度下，我们可以生成不同数量和不同大小的锚框。 直观地说，比起较大的目标，较小的目标在图像上出现的可能性更多样。 例如，、和的目标可以分别以4、2和1种可能的方式出现在图像上。 因此，当使用较小的锚框检测较小的物体时，我们可以采样更多的区域，而对于较大的物体，我们可以采样较少的区域。
为了演示如何在多个尺度下生成锚框，让我们先读取一张图像。 它的高度和宽度分别为561和728像素。
#@tab pytorch
%matplotlib inline
from d2l import torch as d2l
import torch
img = d2l.plt.imread('../img/catdog.jpg')
h, w = img.shape[:2]
h, w
# (561, 728)
回想一下，在《图像卷积》中，我们将卷积图层的二维数组输出称为特征图。 通过定义特征图的形状，我们可以确定任何图像上均匀采样锚框的中心。
display_anchors函数定义如下。
我们[在特征图（fmap）上生成锚框（anchors），每个单位（像素）作为锚框的中心]。
由于锚框中的轴坐标值（anchors）已经被除以特征图（fmap）的宽度和高度，因此这些值介于0和1之间，表示特征图中锚框的相对位置。
由于锚框（anchors）的中心分布于特征图（fmap）上的所有单位，因此这些中心必须根据其相对空间位置在任何输入图像上均匀分布。
更具体地说，给定特征图的宽度和高度fmap_w和fmap_h，以下函数将均匀地对任何输入图像中fmap_h行和fmap_w列中的像素进行采样。
以这些均匀采样的像素为中心，将会生成大小为s（假设列表s的长度为1）且宽高比（ratios）不同的锚框。
#@tab pytorch
def display_anchors(fmap_w, fmap_h, s):
d2l.set_figsize()
# 前两个维度上的值不影响输出
fmap = d2l.zeros((1, 10, fmap_h, fmap_w))
anchors = d2l.multibox_prior(fmap, sizes=s, ratios=[1, 2, 0.5])
bbox_scale = d2l.tensor((w, h, w, h))
d2l.show_bboxes(d2l.plt.imshow(img).axes,
anchors[0] * bbox_scale)
首先，让我们考虑[探测小目标]。 为了在显示时更容易分辨，在这里具有不同中心的锚框不会重叠： 锚框的尺度设置为0.15，特征图的高度和宽度设置为4。 我们可以看到，图像上4行和4列的锚框的中心是均匀分布的。
#@tab all
display_anchors(fmap_w=4, fmap_h=4, s=[0.15])
然后，我们[将特征图的高度和宽度减小一半，然后使用较大的锚框来检测较大的目标]。 当尺度设置为0.4时，一些锚框将彼此重叠。
#@tab all
display_anchors(fmap_w=2, fmap_h=2, s=[0.4])
最后，我们进一步[将特征图的高度和宽度减小一半，然后将锚框的尺度增加到0.8]。 此时，锚框的中心即是图像的中心。
#@tab all
display_anchors(fmap_w=1, fmap_h=1, s=[0.8])
多尺度检测
既然我们已经生成了多尺度的锚框，我们就将使用它们来检测不同尺度下各种大小的目标。 下面，我们介绍一种基于CNN的多尺度目标检测方法，将在《单发多框检测（SSD）》中实现。
在某种规模上，假设我们有张形状为的特征图。 使用《多尺度目标检测》中的方法，我们生成了组锚框，其中每组都有个中心相同的锚框。 例如，在《多尺度目标检测》实验的第一个尺度上，给定10个（通道数量）的特征图，我们生成了16组锚框，每组包含3个中心相同的锚框。 接下来，每个锚框都根据真实值边界框来标记了类和偏移量。 在当前尺度下，目标检测模型需要预测输入图像上组锚框类别和偏移量，其中不同组锚框具有不同的中心。
假设此处的张特征图是CNN基于输入图像的正向传播算法获得的中间输出。 既然每张特征图上都有个不同的空间位置，那么相同空间位置可以看作含有个单元。 根据《图像卷积》中对感受野的定义，特征图在相同空间位置的个单元在输入图像上的感受野相同： 它们表征了同一感受野内的输入图像信息。 因此，我们可以将特征图在同一空间位置的个单元变换为使用此空间位置生成的个锚框类别和偏移量。 本质上，我们用输入图像在某个感受野区域内的信息，来预测输入图像上与该区域位置相近的锚框类别和偏移量。
当不同层的特征图在输入图像上分别拥有不同大小的感受野时，它们可以用于检测不同大小的目标。 例如，我们可以设计一个神经网络，其中靠近输出层的特征图单元具有更宽的感受野，这样它们就可以从输入图像中检测到较大的目标。
简言之，我们可以利用深层神经网络在多个层次上对图像进行分层表示，从而实现多尺度目标检测。 在《单发多框检测（SSD）》，我们将通过一个具体的例子来说明它是如何工作的。
小结
- 在多个尺度下，我们可以生成不同尺寸的锚框来检测不同尺寸的目标。
- 通过定义特征图的形状，我们可以决定任何图像上均匀采样的锚框的中心。
- 我们使用输入图像在某个感受野区域内的信息，来预测输入图像上与该区域位置相近的锚框类别和偏移量。
- 我们可以通过深入学习，在多个层次上的图像分层表示进行多尺度目标检测。
练习
- 根据我们在《深度卷积神经网络（AlexNet）》中的讨论，深度神经网络学习图像特征级别抽象层次，随网络深度的增加而升级。在多尺度目标检测中，不同尺度的特征映射是否对应于不同的抽象层次？为什么？
- 在《多尺度目标检测》中的实验里的第一个尺度（
fmap_w=4, fmap_h=4）下，生成可能重叠的均匀分布的锚框。 - 给定形状为的特征图变量，其中、和分别是特征图的通道数、高度和宽度。怎样才能将这个变量转换为锚框类别和偏移量？输出的形状是什么？