构建对象检测模型大量技术和框架

我最喜欢的计算机视觉和深入学习的概念之一是目标检测。建立一个模型的能力，可以通过图像，告诉我什么样的物体存在！
当人类看到一幅图像时，我们在几秒钟内就能识别出感兴趣的物体。机器不是这样的。因此，目标检测是一个在图像中定位目标实例的计算机视觉问题。
好消息是，对象检测应用程序比以往任何时候都更容易开发。目前的方法侧重于端到端的管道，这大大提高了性能，也有助于开发实时用例。
目录
一种通用的目标检测框架
什么是API？为什么我们需要一个API？
TensorFlow对象检测API
一种通用的目标检测框架
通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤：
首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位）
接下来，为每个边界框提取视觉特征。它们将根据视觉特征进行评估，并确定框中是否存在以及存在哪些对象
在最后的后处理步骤中，重叠的框合并为一个边界框（即非最大抑制）
就这样，你已经准备好了你的第一个目标检测框架！
什么是API？为什么我们需要一个API？
API代表应用程序编程接口。API为开发人员提供了一组通用操作，这样他们就不必从头开始编写代码。
想想一个类似于餐馆菜单的API，它提供了一个菜品列表以及每种菜品的描述。当我们指定要吃什么菜时，餐厅会为我们提供成品菜。我们不知道餐厅是如何准备食物的，我们也不需要。
从某种意义上说，api是很好的节省时间的工具。在许多情况下，它们也为用户提供了便利。
因此在本文中，我们将介绍为目标检测任务开发的TensorFlow API。
TensorFlow对象检测API
TensorFlow对象检测API是一个框架，用于创建一个深度学习网络来解决对象检测问题。
在他们的框架中已经有了预训练的模型，他们称之为Model Zoo。这包括在COCO数据集、KITTI数据集和Open Images数据集上训练的预训练模型的集合。
它们对于在新数据集上进行训练时也很有用，可以用来初始化。下表描述了预训练模型中使用的各种体系结构：
MobileNet-SSD
SSD架构是一个单卷积网络，它学习和预测框的位置，并在一次通过中对这些位置进行分类。因此，SSD可以进行端到端的训练。SSD网络由基本架构（本例中为MobileNet）和几个卷积层组成：
SSD操作特征图以检测边界框的位置。请记住，特征图的大小为Df * Df * M。对于每个特征图位置，将预测k个边界框。每个边界框都包含以下信息：
边界框的4个角的偏移位置（cx、cy、w、h）
对应类的概率（c1，c2，…cp）
SSD并不预测盒子的形状，而只是预测盒子的位置。k个边界框各自具有预定的形状。这些形状是在实际训练之前设置的。例如，在上图中，有4个框，表示k=4。
MobileNet-SSD 损失函数
通过最后一组匹配的框，我们可以这样计算损失：
L = 1/N (L class + L box)
这里，N是匹配框的总数。"L class"是用于分类的softmax损失，“L box”是表示匹配框错误的L1平滑损失。L1平滑损失是L1损失的一种修正，它对异常值更具鲁棒性。如果N为0，则损失也设置为0。
MobileNet
MobileNet模型是基于一种可分解卷积操作的可分离深度卷积。它们将一个标准卷积分解为一个深度卷积和一个称为点卷积的1×1卷积。
对于MobileNets，深度卷积对每个输入通道应用单个滤波器。然后，逐点卷积应用1×1卷积来合并深度卷积的输出。
一个标准的卷积方法，它既能滤波，又能一步将输入合并成一组新的输出。深度可分离卷积将其分为两层，一层用于滤波，另一层用于合并。这种分解有显著减少计算和模型大小的效果。