计算机视觉--目标检测的类库和必读论文

本文介绍当前目标检测技术相关的类库和论文,欢迎大家补充。

本文内容

  1. 目标检测工具箱(object detection toolbox)
    1. ultralytics(YOLOv8 和 YOLOv5、YOLOv9等)
    2. mmdetection(open-mmlab)
    3. Detectron2(Facebook)
    4. Tensorflow Detection API
    5. PaddleDetection(百度)
  2. 基础性论文
    1. CNN(AlexNet)
    2. Transformer(2017.06,Google)
  3. Backbone
    1. ResNet
    2. Swin Transformer (2021.03, Microsoft)
    3. Vision Transformer (ViT) (2020.10, Google)
  4. 视觉模型架构的一些基础方法
    1. FPN(2016.12,Meta 等)
    2. SPP(空间金字塔池化)(2014.06,何恺明等)
  5. 目标检测模型架构
    1. YOLO 系列
    2. R-CNN 系列
      1. Cascade Mask R-CNN (2019.06, UC San Diego)
      2. Cascade R-CNN (2017.12, UC San Diego)
      3. Mask R-CNN (2017.03, Meta)
      4. Faster R-CNN (2015.06, Microsoft)
      5. R-CNN (2013.11, UC Berkeley)
    3. DETR 系列
      1. DETR (2020.05, Meta)
      2. DINO (DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes) (2022.03,香港科技大学等)
      3. RT-DETR(2023.04,百度),实时检测
    4. SAM(Segment Anything)系列
  6. 损失函数
    1. Focal Loss
    2. IoU(评估指标和损失函数)
      1. 原生 IoU(Intersection over Union)
      2. GIoU(Generalized-IoU)
      3. DIoU(Distance-IoU)和 CIoU(Complete-IoU)
  7. 其他重要论文
  8. 训练方法

目标检测工具箱(object detection toolbox)

ultralytics(YOLOv8 和 YOLOv5、YOLOv9等)

Ultralytics 库以 YOLOv8 起家,目前包含了YOLOv3~YOLOv9、RT-DETR、FastSAM 等模型。

无论文发表。AGPL-3.0 协议,商用需付费。

  1. YOLOv8
    1. GitHub:YOLOv8 stars:Real-Time Object Detection with YOLOv8
    2. 功能:
      1. 目标检测和跟踪、物体分割、图像分类、姿态预估。
      2. 和各个 AI 平台的集成:数据标注(Roboflow)、模型训练过程管理(ClearML,Comet)、模型部署和推理(Neural Magic,OpenVINO)
  2. YOLOv5
    1. YOLOv5 stars
mmdetection(open-mmlab)

论文:MMDetection: Open MMLab Detection Toolbox and Benchmark (2019.06,OpenMMLab)
代码:open-mmlab/mmdetection stars

Detectron2(Facebook)

Detectron2 stars:a platform for object detection, segmentation and other visual recognition tasks

Tensorflow Detection API

TensorFlow Detection API

PaddleDetection(百度)

PaddleDetection stars:Object detection and instance segmentation toolkit based on PaddlePaddle

基础性论文

CNN(AlexNet)

大规模深度卷积神经网络的开山之作。

  1. 论文:ImageNet classification with deep convolutional neural networks (2012.12,多伦多大学(Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton))
Transformer(2017.06,Google)
  1. 论文:Attention Is All You Need (2017.06,Google)
  2. 参考 深度学习 Transformer 架构详解:代码 + 图示

Backbone

ResNet
  1. 论文:Deep Residual Learning for Image Recognition (2015.12,何恺明(微软))
  2. 亮点:残差训练,解决网络深度难训练的问题。
Swin Transformer (2021.03, Microsoft)
  1. 论文:Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows (2021.03,微软)
    代码:microsoft/Swin-Transformer stars
  2. 亮点:层次(hierarchical Transformer)、移动窗口(shifted window)
Vision Transformer (ViT) (2020.10, Google)
  1. 论文:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (2020.10,Google)
  2. 亮点:将 Transformer 应用到图像上(目前火爆的 Sora 也基于此技术)。

视觉模型架构的一些基础方法

FPN(2016.12,Meta 等)
  1. 论文:Feature Pyramid Networks for Object Detection (2016.12,Meta 等)
  2. 亮点:特征金字塔。Top-down pathway,即将上层特征(深层网络,空间感较弱,但语义较强的特征)融合到浅层网络特征(空间感较强,但语义较少的特征)中。

另外,可以参考 PANet 网络骨架(参考)

SPP(空间金字塔池化)(2014.06,何恺明等)
  1. 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition (2014.06,何恺明)
  2. 亮点:Spatial Pyramid Pooling(空间金字塔池化)通过在特征图上执行不同大小的池化操作,并将结果进行整合,从而得到固定尺寸的输出。这种技术可以有效地处理尺寸变化多样的目标,从而提高了神经网络的泛化能力和鲁棒性。

目标检测模型架构

YOLO 系列

实时检测用。有兴趣的,可以参考以下论文和代码库。

  1. YOLOv9
    1. 论文:YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information (2024.04,台湾省“中研院”等)
      代码:WongKinYiu/yolov9 stars
  2. YOLOv7
    1. 论文:YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors (2022.07,台湾省“中研院”等)
      代码:WongKinYiu/yolov7 stars
  3. YOLOv6
    1. 论文:YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications (2022.09,美团)
      代码:meituan/YOLOv6 stars
    2. 更新版:YOLOv6 v3.0: A Full-Scale Reloading (2023.01,美团)
  4. YOLOX
    1. 论文:YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 (2021.07,旷视)
  5. YOLOF
    1. 论文:You Only Look One-level Feature (2021.03,中国科学院,旷视等)
  6. YOLOv4
    1. 论文:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection (2020.04,AlexeyAB、台湾省“中研院”)
      代码:AlexeyAB/darknet stars
  7. YOLOv3
    1. 论文:YOLOv3: An Incremental Improvement (2018.04,华盛顿大学)
    2. 亮点:残差,借鉴特征金字塔的思想
  8. YOLOv2
    1. 论文:YOLO9000: Better, Faster, Stronger (2016.12,华盛顿大学)
  9. YOLOv1
    1. 论文:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (2015.06,华盛顿大学)
    2. 亮点:YOLO 和 R-CNN 系列模型不同,YOLO 将目标检测视为一个单一回归问题,它直接根据图像像素(注:回归),同时(注:Only Look Once)预测边界框的坐标和各个类别的概率。
R-CNN 系列
Cascade Mask R-CNN (2019.06, UC San Diego)

前一篇 Cascade R-CNN 论文(见后)的更新版本。

  1. 论文:Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation (2019.06,UC San Diego)
Cascade R-CNN (2017.12, UC San Diego)
  1. 论文:Cascade R-CNN: Delving Into High Quality Object Detection (2017.12,UC San Diego)
  2. 亮点:一系列 IoU 阈值递增的检测器
Mask R-CNN (2017.03, Meta)
  1. 论文:Mask R-CNN (2017.03,何凯明(Meta))
  2. 亮点:Mask R-CNN 扩展 Faster R-CNN,在与原有边界框识别的分支并行添加一个用于预测对象掩码的分支。通过同时预测边界框和掩码,Mask R-CNN 能够更准确地识别和定位目标对象。
Faster R-CNN (2015.06, Microsoft)
  1. 论文:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks (2015.06,Microsoft)
  2. 亮点:减少冗余 CNN 计算。
R-CNN (2013.11, UC Berkeley)
  1. 论文:Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation (2013.11,UC Berkeley)
  2. 亮点:
    1. 将卷积神经网络(CNNs)应用到自下而上的区域提议中,以便定位和分割目标物体。
    2. 区域提议可以通过 selective search 等算法得到。
DETR 系列

目前霸榜的目标检测系列,榜单参考 Object Detection on COCO test-dev

DETR (2020.05, Meta)
  1. 论文:End-to-End Object Detection with Transformers (2020.05,Meta)
    代码:facebookresearch/detr stars
  2. 亮点
    1. 将目标检测看作集合预测问题
      1. object queries
    2. 去掉了 NMS、anchor 生成等包含先验知识的组件
    3. 总体架构为: CNN + Transformer + FFN
      1. a CNN backbone to extract a compact feature representation
      2. an encoder-decoder transformer
      3. a simple feed forward network (FFN) that makes the final detection prediction
DINO (DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes) (2022.03,香港科技大学等)

和 2021.04 的论文《Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers》重名了。

  1. 论文:DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection (2022.03,IDEA-Research/DINO)
    代码:IDEA-Research/DINO stars
RT-DETR(2023.04,百度),实时检测
  1. 论文:DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection (2023.04,百度)
    代码:lyuwenyu/RT-DETR stars
  2. 另见 ultralytics 的实现
SAM(Segment Anything)系列

基于大模型的方法。

  1. 论文:Segment Anything (2023.04,Meta)
    代码:facebookresearch/segment-anything stars

损失函数

Focal Loss
  1. 论文:Focal Loss for Dense Object Detection (2017.08,Meta)
IoU(评估指标和损失函数)

在计算对象检测评估指标 mAP(平均精度,mean Average Precision)时,计算 IoU(Intersection over Union)是非常关键的一步。因此,在训练过程中,常用 IoU (或者变体)作为损失函数的一部分。

原生 IoU(Intersection over Union)
  1. 论文:UnitBox: An Advanced Object Detection Network (2016.08,UIUC、旷视)
  2. 亮点:IoU 衡量了两个边界框的交集区域与并集区域的比例。
GIoU(Generalized-IoU)
  1. 论文:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression (2019.02,斯坦福)
  2. 亮点:GIoU 解决了IoU 的不足(两个框不相交的情况)。
DIoU(Distance-IoU)和 CIoU(Complete-IoU)
  1. 论文:Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression (2019.11,天津大学)
  2. 亮点:
    1. DIoU 通过两个中心点距离和对角线的比值来衡量框的距离关系,解决了 GIoU 中不相交和框包含两种情形下的问题。
    2. CIoU 论文和 DIoU 相同,CIoU损失在DIoU 的基础上,增加了纵横比的一致性要求。

其他重要论文

  1. Visualizing Data using t-SNE (2008,L. Maaten, Geoffrey E. Hinton)
  2. Visualizing and Understanding Convolutional Networks (2013.11,Matthew D. Zeiler, R. Fergus)
  3. DenseNet:Densely Connected Convolutional Networks (2016.08,Cornell University;清华大学)
  4. SSD: Single-Shot MultiBox Detector (2015.12,UNC Chapel Hill 等)

训练方法

Adam 等请参考其他文章。

发布于: 2024-03-05 描述有误?我来纠错