目标检测算法分类

 两步走的目标检测：先进行区域推荐，而后进行目标分类

 代表：R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN
 端到端的目标检测：采用一个网络一步到位

 代表：YOLO、SSD

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 先来回归下分类的原理，这是一个常见的CNN组成图，输入一张图片，经过其中卷积、激活、池化相关层，最后加入全连接层达到分类概率的效果.

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 分类的损失与优化
在训练的时候需要计算每个样本的损失，那么CNN做分类的时候使用softmax函数计算结果，损失为交叉熵损失

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常见的CNN模型
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 对于目标检测来说不仅仅是分类这样简单的一个图片输出一个结果，而且还需要输出图片中目标的位置信息，所以从分类到检测，如下图标记了过程:

1.分类
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2.分类+定位（只有一个对象的时候）
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检测的任务
分类：
N个类别
输入：图片
输出：类别标签
评估指标：Accuracy
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定位：
N个类别
输入：图片
输出：物体的位置坐标
主要评估指标：IOU

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其中我们得出来的(x,y,w,h)有一个专业的名词，叫做bounding box(bbox).

在目标检测当中，对bbox主要由两种类别。

Ground-truth bounding box：图片当中真实标记的框
Predicted bounding box：预测的时候标记的框

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一般在目标检测当中，我们预测的框有可能很多个，真实框GT也有很多个。

检测的评价指标

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IoU（交并比）
两个区域的重叠程度overlap：侯选区域和标定区域的IoU值

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 在分类的时候我们直接输出各个类别的概率，如果再加上定位的话，我们可以考虑在网络的最后输出加上位置信息

这是回归位置
增加一个全连接层，即为FC1、FC2

FC1：作为类别的输出

FC2：作为这个物体位置数值的输出

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假设有10个类别，输出[p1,p2,p3,…,p10]，然后输出这一个对象的四个位置信息[x,y,w,h]。同理知道要网络输出什么，如果衡量整个网络的损失

对于分类的概率，还是使用交叉熵损失
位置信息具体的数值，可使用MSE均方误差损失（L2损失）
如下图所示：
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位置数值的处理：

 对于输出的位置信息是四个比较大的像素大小值，在回归的时候不适合。目前统一的做法是，每个位置除以图片本身像素大小。

 假设以中心坐标方式，那么x = x/x_image,y/y_image, w/x_image,h/y_image,也就是这几个点最后都变成了0~1之间的值。