基于卷积神经网络的目标检测

本文主要是介绍基于卷积神经网络的目标检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

卷积神经网络基础知识

1.什么是filter
通常一个6x6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中称之为filter,对６x6的图像进行卷积运算。

2.什么是padding
假设输出图像大小为nn与过滤器大小为ff，输出图像大小则为(n−f+1)∗(n−f+1)(n−f+1)∗(n−f+1)(n-f+1)(n-f+1)。
这样做卷积运算的缺点是，卷积图像的大小会不断缩小，另外图像的左上角的元素只被一个输出所使用，所以在图像边缘的像素在输出中采用较少，也就意味着你丢掉了很多图像边缘的信息，为了解决这两个问题，就引入了padding操作，也就是在图像卷积操作之前，沿着图像边缘用0进行图像填充。对于33的过滤器，我们填充宽度为1时，就可以保证输出图像和输入图像一样大。

padding的两种模式：
Valid：no padding
输入图像nn,过滤器ff,输出图像大小为：(n−f+1)∗(n−f+1)
Same：输出图像和输入图像一样大

3.卷积步长
卷积步长是指过滤器在图像上滑动的距离，前两部分步长都默认为1

４．最大池化和平均池化
最大池化思想很简单，把44的图像分割成4个不同的区域，然后输出每个区域的最大值，这就是最大池化所做的事情。其实这里我们选择了22的过滤器，步长为2。在一幅真正的图像中提取最大值可能意味着提取了某些特定特征，比如垂直边缘、一只眼睛等等。
平均池化和最大池化唯一的不同是，它计算的是区域内的平均值而最大池化计算的是最大值。在日常应用使用最多的还是最大池化。

目标检测是一种应用广泛的计算机视觉技术，能够对图片、视频中的目标进行分类和定位，基于卷积神经网络的目标检测算法主要分为Two-stage和One-stage两种类型。

Two-stage算法会先生成一些候选框，再对每个候选框进行分类和定位优化。虽然它们的准确率通常较高，但需要更多时间和计算资源。而One-stage算法则能在特征解码时，一并生成目标所属的种类和区域信息，在执行速度上更具优势，近年来已不断优化，在检测精度比肩甚至超过了Two-stage算法。常见的Two-stage算法有RCNN系列，如R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCN等；常见的One-stage算法有YOLO系列，如YOLOv1~v10和YOLOX等。

前言
本文目的是用尽量浅显易懂的语言让零基础小白能够理解什么是YOLO系列模型，以及他们的设计思想和改进思路分别是什么。我不会把YOLO的论文给你用软件翻译一遍，这样做毫无意义；也不会使用太专业晦涩的名词和表达，对于每一个新的概念都会解释得尽量通俗一些，目的是使得你能像看故事一样学习YOLO模型，我觉得这样的学习方式才是知乎博客的意义所在。

为了使本文尽量生动有趣，我用葫芦娃作为例子展示YOLO的过程(真的是尽力了。。。)。