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1. 什么是目标检测？
YOLO目标检测的一个示例
啥是目标检测？
拿上图 (用YOLOv3检测) 来说，目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。
再来看下YOLOv3在视频上的效果：
总之，目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。
2. 目标检测技术的概述
目前，基于深度学习(deep learning)的目标检测技术效果是最好的，这些技术模型可以分成三类：
-
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
下面来简单说一下这些模型，SSD这里就不介绍了，感兴趣的话可自行去了解。
R-CNN系列
Faster R-CNN的基本原理
上图是Faster R-CNN模型的原理简图，技术细节可参考下面所提及的相关文章。
R-CNN系列的演化路径为：R-CNN → Fast R-CNN → Faster R-CNN
R-CNN 是第一个基于深度学习的目标检测模型，它属于two-stage方法，即将物体识别和物体定位分为两个步骤，分别完成。 详情见Girshick等人的第一篇相关文章：https://arxiv.org/abs/1311.2524，其原理大概为：(1) 预先找出图中物体可能出现的位置，即候选区域 (Region Proposal) 。利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口 (几千甚至几百) 的情况下保持较高的召回率 (Recall) 。(2) 然后将这些候选框送入CNN网络中进行识别分类。
R-CNN 方法的缺点是它太慢了；由于它采用外部的候选框算法，它也不是一个完整的端到端 (end-to-end) 检测器。
Girshick等人于2015年发表了第二篇论文 Fast R-CNN，链接为：https://arxiv.org/abs/1504.08083。相对R-CNN，Fast R-CNN算法有了很大改进，即提高了精确度，并减少了执行前向网络计算所需的时间；然而，该模型仍然依赖于外部的候选框算法。
直到2015年的后续模型 Faster R-CNN 的出现，链接为：https://arxiv.org/abs/1506.01497。通过使用区域生成网络 (Region Proposal Network, RPN)来取代候选框算法，Faster R-CNN 最终成为真正的端到端目标检测器。
虽然R-CNN系列的精确度不断提高，但是R-CNN系列最大的问题是它的速度，即使使用GPU也只能达到5 FPS.
YOLO系列
YOLO的基本原理
上图是YOLO模型的原理简图，技术细节可参考下面所提及的相关文章，YOLO官网为：https://pjreddie.com/darknet/yolo/。
为了提高基于深度学习的目标检测器的速度，SSD和YOLO都使用了one-stage策略。
这些算法将目标检测作为一个回归问题，对于给定的输入图像，同时给出边界框位置以及相应的类别。
一般来说，one-stage策略比two-stage策略的精度低，但速度快得多。
YOLO是one-stage检测器的一个很好的例子。
Redmon等人于2015年首次引入了YOLO，论文链接为：https://arxiv.org/abs/1506.02640，详细介绍了一个具有超实时目标检测能力的检测器，在GPU上获得了45 FPS。
YOLO已经经历了许多不同版本的迭代，包括YOLO9000模型，通过联合训练，它能够检测9000种不同类别的目标。虽然YOLO9000的表现有趣且新颖，但在COCO的156类数据集上，只达到了16%的平均精度(mAP)。虽然YOLO9000可以检测9000种类别，但是它的精度不是很理想。
最近，Redmon和Farhadi发表了一篇新的YOLO论文——YOLOv3: a Incremental Improvement(2018)，链接为：https://arxiv.org/abs/1804.02767。YOLOv3比之前的模型更大了，但在我看来，它是YOLO目标检测器系列中最好的一个。
相比之前的算法，尤其针对小目标情况，YOLOv3的精度有显著提升。
3. 基于OpenCV的快速实现
我们将在这篇博客使用在COCO数据集上预训练好的YOLOv3模型。
COCO 数据集包含80类，有people (人)，bicycle(自行车)，car(汽车)......，详细类别可查看链接：https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names。
下面利用OpenCV来快速实现YOLO目标检测，我将其封装成一个叫yolo_detect()的函数，其使用说明可参考函数内部的注释。网络的模型和权重都已上传至百度网盘。
# -*- coding: utf-8 -*-
# 载入所需库
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：原始图片的路径
pathOut：结果图片的路径
label_path：类别标签文件的路径
config_path：模型配置文件的路径
weights_path：模型权重文件的路径
confidence_thre：0-1，置信度（概率/打分）阈值，即保留概率大于这个值的边界框，默认为0.5
nms_thre：非极大值抑制的阈值，默认为0.3
jpg_quality：设定输出图片的质量，范围为0到100，默认为80，越大质量越好
'''
# 加载类别标签文件
LABELS = open(label_path).read().strip().split("\n")
nclass = len(LABELS)
# 为每个类别的边界框随机匹配相应颜色
np.random.seed(42)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(nclass, 3), dtype='uint8')
# 载入图片并获取其维度
base_path = os.path.basename(pathIn)
img = cv2.imread(pathIn)
(H, W) = img.shape[:2]
# 加载模型配置和权重文件
print('从硬盘加载YOLO......')
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path)
# 获取YOLO输出层的名字
ln = net.getLayerNames()
ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 将图片构建成一个blob，设置图片尺寸，然后执行一次
# YOLO前馈网络计算，最终获取边界框和相应概率
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()
# 显示预测所花费时间
print('YOLO模型花费 {:.2f} 秒来预测一张图片'.format(end - start))
# 初始化边界框，置信度（概率）以及类别
boxes = []
confidences = []
classIDs = []
# 迭代每个输出层，总共三个
for output in layerOutputs:
# 迭代每个检测
for detection in output:
# 提取类别ID和置信度
scores = detection[5:]
classID = np.argmax(scores)
confidence = scores[classID]
# 只保留置信度大于某值的边界框
if confidence > confidence_thre:
# 将边界框的坐标还原至与原图片相匹配，记住YOLO返回的是
# 边界框的中心坐标以及边界框的宽度和高度
box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
(centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")
# 计算边界框的左上角位置
x = int(centerX - (width / 2))
y = int(centerY - (height / 2))
# 更新边界框，置信度（概率）以及类别
boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
confidences.append(float(confidence))
classIDs.append(classID)
# 使用非极大值抑制方法抑制弱、重叠边界框
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_thre, nms_thre)
# 确保至少一个边界框
if len(idxs) > 0:
# 迭代每个边界框
for i in idxs.flatten():
# 提取边界框的坐标
(x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
(w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
# 绘制边界框以及在左上角添加类别标签和置信度
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)
# 输出结果图片
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])
来测试一下：
pathIn = './test_imgs/test1.jpg'
pathOut = './result_imgs/test1.jpg'
yolo_detect(pathIn,pathOut)
>>> 从硬盘加载YOLO......
>>> YOLO模型花费 3.63 秒来预测一张图片
pathIn = './test_imgs/test2.jpg'
pathOut = './result_imgs/test2.jpg'
yolo_detect(pathIn,pathOut)
>>> 从硬盘加载YOLO......
>>> YOLO模型花费 3.55 秒来预测一张图片
pathIn = './test_imgs/test3.jpg'
pathOut = './result_imgs/test3.jpg'
yolo_detect(pathIn,pathOut)
>>> 从硬盘加载YOLO......
>>> YOLO模型花费 3.75 秒来预测一张图片
结果为：
从运行结果可知，在CPU上，检测一张图片所花的时间大概也就3到4秒。如果使用GPU，完全可以实时对视频/摄像头进行目标检测。
结合之前的博客用Python提取视频中的图片，可将YOLOv3应用于视频流。
YOLOv3最大的局限性和缺点就是：对于小物体，有时检测效果不佳；尤其不善于处理靠得很近的物体。
这些缺点都是由YOLO自身的算法所导致的：首先YOLO将输入图像划分为一个SxS的网格，网格中的每个单元格只预测一个对象。如果在一个单元格中存在多个小对象，那么YOLO将无法检测它们，最终导致检测对象的丢失。
因此，如果你知道你的数据集包含许多小物体，而且这些小物体也靠得很近，那么你不应该使用YOLO目标检测器。在小物体方面，Faster R-CNN效果是最好，尽管它的速度是最慢的。
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