基於深度學習的目標檢測與識別技術（簡體書）

在2016年出版的《哈佛商業評論》上，人工智能和機器學習領域最權威的學者之一吳恩達(Andrew Ng)將人工智能比作電力，他說：“100年前，電力改變了無數行業,20年前，互聯網也是如此，人工智能也將如此。”人工智能的研究在最近一段時間一直在加速發展。所有的科學研究領域，從社會科學到神經科學，都在應用人工智能工具來尋找新的見解和進一步的研究。在深度學習的成功推動下，人工智能能夠在解決具有挑戰性的小問題(比如下圍棋和國際象棋)方面與人類匹敵。然而，復制並最終超越人類智能是人工智能研究人員的烏托邦目標。
近年來，人工智能研究的一個重要方向——深度神經網絡受到了越來越多的關注，並在圖像處理和計算機視覺的許多領域得到了成功的應用。首先，神經網絡可以學習，從訓練數據集中提取特征，不需要像經典的程序那樣設計特征，非常簡潔。其次，神經網絡在訓練過程中可以從數據中提取出一系列高階非線性特征，這些非線性特征是通過卷積層構造的，也可自適應訓練數據，可比傳統的特征更準確地表示數據的分布。最後，深度神經網絡是端到端的系統。當神經網絡將檢測或識別兩個基本步驟結合在一起時，輸入原始圖像，輸出期望的結果。由於深度神經網絡的巨大容量，它們在許多計算機視覺任務中取得了巨大的成功，包括目標檢測和識別。
本書的目的是為當前基於深度學習目標檢測和識別的發展提供一個全面的概述。全書共6章，通過對深度神經網絡不同方面的介紹，全面地講述了深度神經網絡的結構、特點和性能。希望讀者能從不同的領域獲得一些靈感，設計適合自己任務的深度神經網絡。
第1章簡要回顧了深度神經網絡的歷史。然後，討論了常用的堆疊自編碼器網絡、卷積神經網絡、深度信念網絡、遞歸神經網絡和生成對抗網絡。通過介紹神經網絡的基本概念和理論，讀者可以獲得深度神經網絡的背景知識。
第2章討論了深度神經網絡在目標檢測中的應用。利用神經網絡進行目標檢測主要有兩種方法，即兩階段方法和一階段方法。對於兩階段方法，首先選取目標的可能候選區域，然後分類進行檢測。R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN兩階段方法已經達到了檢測任務的最新水平，但是這些方法的速度相對較慢。對於一階段方法，如YOLO、SSD和RetinaNet，它們可以同時預測目標的位置和類別，因此，速度比兩階段方法快得多，但精度下降。最後，簡單討論了TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle三種目標檢測開源框架。
第3章在介紹和分析基於深度學習的單階段目標檢測代表算法YOLO和兩階段目標檢測代表算法Faster R-CNN基礎上，通過對兩種算法優缺點的考量，選取Faster R-CNN作為目標檢測系統的基本算法，並針對其現階段檢測性能上的不足，做出相應改進。首先使用深層線性卷積神經網絡充分提取目標特征；然後針對難以檢測的目標，在區域推薦網絡中引入難例挖掘思想，使訓練更加充分，並用聚類算法確定推薦框長寬比例。另外，對於遠處小尺度目標檢測問題，在目標區池化層引入雙線性插值的ROI歸一化算法；最後對網絡的主要參數進行分析與修改。分別對這幾點改進策略進行了實驗驗證，證明其有效性與可行性。
第4章介紹了目標檢測采用的另一項重要技術——領域自適應及在目標檢測中的兩種應用。在目標識別或分類中，由於背景、攝像機視點、目標變換和人類選擇偏好不同，訓練圖像可能與目標圖像不同。然而，這些性能背後的關鍵因素是標記數據的可用性。然而，在實踐中，收集和注釋大量數據以充分訓練模型來完成所需任務並不總是可行的，因此產生了領域自適應，目的是克服源域和目標域之間的域轉移，研究出一種只從源域學習並推廣到目標域的魯棒映射模型。
第5章介紹了基於深度學習的圖像識別技術。計算機在圖像識別過程中，無法像人一樣做到對圖像做出自主辯證的判斷，只能機械化地尋找圖像的特性，從而完成對圖像的識別。因此通過圖像識別模型改進提高圖像識別率。另外，通過融入注意力機制的殘差網絡來研究面部表情識別，構建的RARNet網絡相比於ResNet50網絡識別率有一定提升。
第6章為結論與展望。
從這6章中可以看出，基於深度學習的方法在目標檢測與識別的應用上有了很大的突破。研究人員對深度網絡模型參數調整、網絡結構改進、引入領域自適應和注意力機制等，使其適應目標檢測的具體要求。希望讀者更多地思考如何應用、如何改進深度神經網絡，使其在自己的學習和研究等任務中有更好的體驗。
本書的出版得到了“2019年北京市社會科學基金項目（19JYB003）”“2020年北京建筑大學研究生教育教學質量重點提升項目（J2020002）”和“2020年北京建筑大學重點教育科學研究項目（Y2013）”的直接和間接資助，在此表示由衷的感謝。
同時感謝所有被本書直接或間接引用其文獻資料的同行學者。
感謝鐔帥、劉興業、史志博等研究生所做的工作。
由於筆者水平有限，加之時間倉促，書中的遺漏和不足之處在所難免，敬請專家和讀者批評指正。

著者
2021年4月20日

第1章深度學習神經網絡類型/001
1.1深度學習簡介001
1.2主要深度學習網絡原理004
1.2.1堆疊自編碼器005
1.2.2卷積神經網絡006
1.2.3深度信念網絡008
1.2.4遞歸神經網絡009
1.2.5生成對抗網絡011
1.3深度學習實際應用014
1.3.1目標檢測與識別014
1.3.2語音識別016
1.3.3文本識別017
1.4深度學習面臨挑戰018
1.4.1理論挑戰018
1.4.2工程挑戰020
參考文獻021

第2章基於深度學習的目標檢測技術/025
2.1目標檢測技術025
2.1.1目標檢測概念025
2.1.2目標檢測評價指標027
2.1.3目標檢測數據集029
2.2目標檢測方法030
2.2.1傳統目標檢測方法031
2.2.2深度學習目標檢測方法033
2.3基於區域的兩階段檢測器035
2.3.1R-CNN035
2.3.2SPPNet037
2.3.3Fast R-CNN038
2.3.4Faster R-CNN039
2.3.5FPN042
2.4基於區域的單階段檢測器042
2.4.1YOLO檢測器042
2.4.2其他檢測器048
2.5深度學習目標檢測開源框架050
2.5.1TensorFlow框架050
2.5.2PyTorch框架051
2.5.3PaddlePaddle框架052
參考文獻053

第3章基於Faster R-CNN的目標檢測技術/055
3.1Faster R-CNN算法056
3.2基於Faster R-CNN的目標檢測改進算法060
3.2.1特征提取層優化060
3.2.2候選區域生成改進063
3.2.3雙線性插值的ROI歸一化064
3.2.4確定超參數065
3.2.5優化算法參數選擇067
3.2.6網絡參數調整策略069
3.3實驗結果及分析078
參考文獻078

第4章基於領域自適應的目標檢測技術/079
4.1領域自適應概述079
4.1.1領域自適應與領域泛化080
4.1.2相關概念數學描述083
4.1.3深度領域自適應方法分類085
4.1.4領域自適應的不同形式087
4.2領域自適應技術089
4.2.1無監督單源域單目標域自適應技術089
4.2.2無監督多目標域自適應技術091
4.3領域自適應的目標檢測技術094
4.3.1基於領域漸進策略的目標檢測技術095
4.3.2基於Faster R-CNN的領域自適應目標檢測技術099
參考文獻104

第5章基於深度學習的圖像識別技術/106
5.1圖像識別模型介紹106
5.2圖像識別模型改進算法109
5.2.1最小加權隨機搜索算法109
5.2.2E-S判斷方法112
5.2.3構建小型卷積神經網絡113
5.2.4改進算法的執行過程114
5.3基於改進算法的三種改進模型117
5.4實驗結果及分析121
5.5融入注意力機制的殘差網絡面部表情識別方法129
5.5.1注意力機制130
5.5.2殘差網絡134
5.5.3面部表情識別136
5.5.4融入注意力的殘差網絡人臉表情識別方法138
5.5.5實現過程145
5.5.6結論146
參考文獻149

第6章結論與展望/152
6.1結論152
6.2發展趨勢153
6.3目標檢測應用面臨的挑戰155
參考文獻158