摘要：本文主要介紹計算機(jī)視覺中主要的五大技術(shù)，分別為圖像分類、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤、語義分割以及實例分割。針對每項技術(shù)都給出了基本概念及相應(yīng)的典型方法，簡單通俗、適合閱讀。

計算機(jī)視覺是當(dāng)前最熱門的研究之一，是一門多學(xué)科交叉的研究，涵蓋計算機(jī)科學(xué)（圖形學(xué)、算法、理論研究等）、數(shù)學(xué)（信息檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)）、工程（機(jī)器人、NLP等）、生物學(xué)（神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)）和心理學(xué)（認(rèn)知科學(xué)）。由于計算機(jī)視覺表示對視覺環(huán)境及背景的相對理解，很多科學(xué)家相信，這一領(lǐng)域的研究將為人工智能行業(yè)的發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

那么，什么是計算機(jī)視覺呢？下面是一些公認(rèn)的定義：

1.從圖像中清晰地、有意義地描述物理對象的結(jié)構(gòu)（Ballard & Brown，1982）；

2.由一個或多個數(shù)字圖像計算立體世界的性質(zhì)（Trucco & Verri，1998）；

3.基于遙感圖像對真實物體和場景做出有用的決定（Sockman & Shapiro，2001）；

那么，為什么研究計算機(jī)視覺呢？答案很明顯，從該領(lǐng)域可以衍生出一系列的應(yīng)用程序，比如：

1.人臉識別：人臉檢測算法，能夠從照片中認(rèn)出某人的身份；

2.圖像檢索：類似于谷歌圖像使用基于內(nèi)容的查詢來搜索相關(guān)圖像，算法返回與3.查詢內(nèi)容最佳匹配的圖像。

4.游戲和控制：體感游戲；

5.監(jiān)控：公共場所隨處可見的監(jiān)控攝像機(jī)，用來監(jiān)視可疑行為；

6.生物識別技術(shù)：指紋、虹膜和人臉匹配是生物特征識別中常用的方法；

7.智能汽車：視覺仍然是觀察交通標(biāo)志、信號燈及其它視覺特征的主要信息來源；

正如斯坦福大學(xué)公開課CS231所言，計算機(jī)視覺任務(wù)大多是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成。比如圖像分類、定位和檢測等。那么，對于計算機(jī)視覺而言，有哪些任務(wù)是占據(jù)主要地位并對世界有所影響的呢？本篇文章將分享給讀者5種重要的計算機(jī)視覺技術(shù)，以及其相關(guān)的深度學(xué)習(xí)模型和應(yīng)用程序。相信這5種技術(shù)能夠改變你對世界的看法。

1.圖像分類

圖像分類這一任務(wù)在我們的日常生活中經(jīng)常發(fā)生，我們習(xí)慣了于此便不以為然。每天早上洗漱刷牙需要拿牙刷、毛巾等生活用品，如何準(zhǔn)確的拿到這些用品便是一個圖像分類任務(wù)。官方定義為：給定一組圖像集，其中每張圖像都被標(biāo)記了對應(yīng)的類別。之后為一組新的測試圖像集預(yù)測其標(biāo)簽類別，并測量預(yù)測準(zhǔn)確性。

如何編寫一個可以將圖像分類的算法呢？計算機(jī)視覺研究人員已經(jīng)提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來解決這個問題。研究人員在代碼中不再關(guān)心圖像如何表達(dá)，而是為計算機(jī)提供許多很多圖像（包含每個類別），之后開發(fā)學(xué)習(xí)算法，讓計算機(jī)自己學(xué)習(xí)這些圖像的特征，之后根據(jù)學(xué)到的特征對圖像進(jìn)行分類。

鑒于此，完整的圖像分類步驟一般形式如下：

1.首先，輸入一組訓(xùn)練圖像數(shù)據(jù)集；

2.然后，使用該訓(xùn)練集訓(xùn)練一個分類器，該分類器能夠?qū)W習(xí)每個類別的特征；

3.最后，使用測試集來評估分類器的性能，即將預(yù)測出的結(jié)果與真實類別標(biāo)記進(jìn)行比較；

對于圖像分類而言，最受歡迎的方法是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。CNN是深度學(xué)習(xí)中的一種常用方法，其性能遠(yuǎn)超一般的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。CNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基本是由卷積層、池化層以及全連接層組成，其中，卷積層被認(rèn)為是提取圖像特征的主要部件，它類似于一個“掃描儀”，通過卷積核與圖像像素矩陣進(jìn)行卷積運算，每次只“掃描”卷積核大小的尺寸，之后滑動到下一個區(qū)域進(jìn)行相關(guān)的運算，這種計算叫作滑動窗口。

從圖中可以看到，輸入圖像送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過卷積層進(jìn)行特征提取，之后通過池化層過濾細(xì)節(jié)（一般采用最大值池化、平均池化），最后在全連接層進(jìn)行特征展開，送入相應(yīng)的分類器得到其分類結(jié)果。

大多數(shù)圖像分類算法都是在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，該數(shù)據(jù)集由120萬張的圖像組成，涵蓋1000個類別，該數(shù)據(jù)集也可以稱作改變?nèi)斯ぶ悄芎褪澜绲臄?shù)據(jù)集。ImagNet 數(shù)據(jù)集讓人們意識到，構(gòu)建優(yōu)良數(shù)據(jù)集的工作是 AI 研究的核心，數(shù)據(jù)和算法一樣至關(guān)重要。為此，世界組織也舉辦了針對該數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)賽——ImageNet挑戰(zhàn)賽。

第一屆ImageNet挑戰(zhàn)賽的第一名是由Alex Krizhevsky（NIPS 2012）獲得，采用的方法是深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖所示。在該模型中，采用了一些技巧，比如最大值池化、線性修正單元激活函數(shù)ReLU以及使用GPU仿真計算等，AlexNet模型拉開了深度學(xué)習(xí)研究的序幕。

自從AlexNet網(wǎng)絡(luò)模型贏得比賽之后，有很多基于CNN的算法也在ImageNet上取得了特別好的成績，比如ZFNet（2013）、GoogleNet（2014）、VGGNet（2014）、ResNet（2015）以及DenseNet（2016）等。

2.目標(biāo)檢測

目標(biāo)檢測通常是從圖像中輸出單個目標(biāo)的Bounding Box（邊框）以及標(biāo)簽。比如，在汽車檢測中，必須使用邊框檢測出給定圖像中的所有車輛。

之前在圖像分類任務(wù)中大放光彩的CNN同樣也可以應(yīng)用于此。第一個高效模型是R-CNN（基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），如下圖所示。在該網(wǎng)絡(luò)中，首先掃描圖像并使用搜索算法生成可能區(qū)域，之后對每個可能區(qū)域運行CNN，最后將每個CNN網(wǎng)絡(luò)的輸出送入SVM分類器中來對區(qū)域進(jìn)行分類和線性回歸，并用邊框標(biāo)注目標(biāo)。

本質(zhì)上，是將物體檢測轉(zhuǎn)換成圖像分類問題。但該方法存在一些問題，比如訓(xùn)練速度慢，耗費內(nèi)存、預(yù)測時間長等。

為了解決上述這些問題，Ross Girshickyou提出Fast R-CNN算法，從兩個方面提升了檢測速度：

1）在給出建議區(qū)域之前執(zhí)行特征提取，從而只需在整幅圖像上運行一次CNN；2）使用Softmax分類器代替SVM分類器；

雖然Fast R-CNN在速度方面有所提升，然而，選擇搜索算法仍然需要大量的時間來生成建議區(qū)域。為此又提出了Faster R-CNN算法，該模型提出了候選區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)(RPN)，用來代替選擇搜索算法，將所有內(nèi)容整合在一個網(wǎng)絡(luò)中，大大提高了檢測速度和精度。

近年來，目標(biāo)檢測研究趨勢主要向更快、更有效的檢測系統(tǒng)發(fā)展。目前已經(jīng)有一些其它的方法可供使用，比如YOLO、SSD以及R-FCN等。

3.目標(biāo)跟蹤

目標(biāo)跟蹤是指在給定場景中跟蹤感興趣的具體對象或多個對象的過程。簡單來說，給出目標(biāo)在跟蹤視頻第一幀中的初始狀態(tài)（如位置、尺寸），自動估計目標(biāo)物體在后續(xù)幀中的狀態(tài)。該技術(shù)對自動駕駛汽車等領(lǐng)域顯得至關(guān)重要。

根據(jù)觀察模型，目標(biāo)跟蹤可以分為兩類：產(chǎn)生式(generative method)和判別式(discriminative method)。其中，產(chǎn)生式方法主要運用生成模型描述目標(biāo)的表觀特征，之后通過搜索候選目標(biāo)來最小化重構(gòu)誤差。常用的算法有稀疏編碼(sparse coding)、主成分分析（PCA）等。與之相對的，判別式方法通過訓(xùn)練分類器來區(qū)分目標(biāo)和背景，其性能更為穩(wěn)定，逐漸成為目標(biāo)跟蹤這一領(lǐng)域的主要研究方法。常用的算法有堆棧自動編碼器(SAE)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等。

使用SAE方法進(jìn)行目標(biāo)跟蹤的最經(jīng)典深層網(wǎng)絡(luò)是Deep Learning Tracker（DLT），提出了離線預(yù)訓(xùn)練和在線微調(diào)。該方法的主要步驟如下：

1.先使用棧式自動編碼器（SDAE）在大規(guī)模自然圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行無監(jiān)督離線預(yù)訓(xùn)練來獲得通用的物體表征能力。

2.將預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的編碼部分與分類器相結(jié)合組成分類網(wǎng)絡(luò)，然后利用從初始幀獲得的正、負(fù)樣本對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行微調(diào)，使其可以區(qū)分當(dāng)前對象和背景。在跟蹤過程中，選擇分類網(wǎng)絡(luò)輸出得分最大的patch作為最終預(yù)測目標(biāo)。

3.模型更新策略采用限定閾值的方法。

基于CNN完成目標(biāo)跟蹤的典型算法是FCNT和MD Net。

FCNT的亮點之一在于對ImageNet上預(yù)訓(xùn)練得到的CNN特征在目標(biāo)跟蹤任務(wù)上的性能做了深入的分析：

1.CNN的特征圖可以用來做跟蹤目標(biāo)的定位；

2.CNN的許多特征圖存在噪聲或者和物體跟蹤區(qū)分目標(biāo)和背景的任務(wù)關(guān)聯(lián)較小；

3.CNN不同層提取的特征不一樣。高層特征更加抽象，擅長區(qū)分不同類別的物體，而低層特征更加關(guān)注目標(biāo)的局部細(xì)節(jié)。

基于以上觀察，F(xiàn)CNT最終提出了如下圖所示的模型結(jié)構(gòu)：

1.對于Conv4-3和Con5-3采用VGG網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，選出和當(dāng)前跟蹤目標(biāo)最相關(guān)的特征圖通道；

2.為了避免過擬合，對篩選出的Conv5-3和Conv4-3特征分別構(gòu)建捕捉類別信息GNet和SNet；

3.在第一幀中使用給出的邊框生成熱度圖（heap map）回歸訓(xùn)練SNet和GNet；

4.對于每一幀，其預(yù)測結(jié)果為中心裁剪區(qū)域，將其分別輸入GNet和SNet中，得到兩個預(yù)測的熱圖，并根據(jù)是否有干擾來決定使用哪個熱圖。

區(qū)別與FCNT，MD Net使用視頻中所有序列來跟蹤它們的運動。但序列訓(xùn)練也存在問題，即不同跟蹤序列與跟蹤目標(biāo)完全不一樣。最終MD Net提出多域的訓(xùn)練思想，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖所示，該網(wǎng)絡(luò)分為兩個部分：共享層和分類層。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)部分用于提取特征，最后分類層區(qū)分不同的類別。

4.語義分割

計算機(jī)視覺的核心是分割過程，它將整個圖像分成像素組，然后對其進(jìn)行標(biāo)記和分類。語言分割試圖在語義上理解圖像中每個像素的角色（例如，汽車、摩托車等）。

CNN同樣在此項任務(wù)中展現(xiàn)了其優(yōu)異的性能。典型的方法是FCN，結(jié)構(gòu)如下圖所示。FCN模型輸入一幅圖像后直接在輸出端得到密度預(yù)測，即每個像素所屬的類別，從而得到一個端到端的方法來實現(xiàn)圖像語義分割。

與FCN上采樣不同，SegNet將最大池化轉(zhuǎn)移至解碼器中，改善了分割分辨率。提升了內(nèi)存的使用效率。

還有一些其他的方法，比如全卷積網(wǎng)絡(luò)、擴(kuò)展卷積，DeepLab以及RefineNet等。

5.實例分割

除了語義分割之外，實例分割還分割了不同的類實例，例如用5種不同顏色標(biāo)記5輛汽車。在分類中，通常有一個以一個物體為焦點的圖像，任務(wù)是說出這個圖像是什么。但是為了分割實例，我們需要執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。我們看到復(fù)雜的景象，有多個重疊的物體和日常背景，我們不僅對這些日常物體進(jìn)行分類，而且還確定它們的邊界、差異和彼此之間的關(guān)系。

到目前為止，我們已經(jīng)看到了如何以許多有趣的方式使用CNN功能來在帶有邊界框的圖像中有效地定位日常用品。我們可以擴(kuò)展這些技術(shù)來定位每個對象的精確像素，而不僅僅是邊界框嗎？

CNN在此項任務(wù)中同樣表現(xiàn)優(yōu)異，典型算法是Mask R-CNN。Mask R-CNN在Faster R-CNN的基礎(chǔ)上添加了一個分支以輸出二元掩膜。該分支與現(xiàn)有的分類和邊框回歸并行，如下圖所示：

Faster-RCNN在實例分割任務(wù)中表現(xiàn)不好，為了修正其缺點，Mask R-CNN提出了RolAlign層，通過調(diào)整Rolpool來提升精度。從本質(zhì)上講，RolAlign使用雙線性插值避免了取整誤差，該誤差導(dǎo)致檢測和分割不準(zhǔn)確。

一旦掩膜被生成，Mask R-CNN結(jié)合分類器和邊框就能產(chǎn)生非常精準(zhǔn)的分割：

結(jié)論

以上五種計算機(jī)視覺技術(shù)可以幫助計算機(jī)從單個或一系列圖像中提取、分析和理解有用信息。此外，還有很多其它的先進(jìn)技術(shù)等待我們的探索，比如風(fēng)格轉(zhuǎn)換、動作識別等。希望本文能夠引導(dǎo)你改變看待這個世界的方式。

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