目标检测中的锚框技术详解：从基础原理到实践应用

目标检测中的锚框技术详解：从基础原理到实践应用

目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，而锚框（anchor box）技术在其中扮演着关键角色。本文将详细介绍锚框的生成原理、交并比（IOU）的计算、非极大值抑制（NMS）等关键技术，并讨论数据增强、模型训练等实践方法。

锚框（Anchor Box）基础

以每个像素为中心，生成多个缩放比和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）：

• 在图像中提取多个被称为锚框的区域
• 预测每个锚框中是否有关注的物体
• 若含有，预测该锚框到真实边缘框的偏移量

缩放比s: s1-sn，宽高比r: r1-rm

以同一像素为中心的锚框的数量是n+m-1。对于整个输入图像，将共生成wh(n+m-1)个锚框。

交并比（IOU）

锚框个数很多，设置一个IOU阈值将其分为两类：背景类和相关类

• 赋予锚框标号（有很多种算法可选取）

读取图片后，我们将每个锚框视为一个训练样本。为了训练目标检测模型，我们需要每个锚框的类别（class）和偏移量（offset）标签，其中前者是与锚框相关的对象的类别，后者是真实边界框（GT）相对于锚框的偏移量。

在预测时，我们为每个图像生成多个锚框，预测所有锚框的类别和偏移量，根据预测的偏移量调整它们的位置以获得预测的边界框，最后只输出符合特定条件的预测边界框。

非极大值抑制（NMS）

• 合并属于同一目标的类似的预测边界框。
• 选中的是非背景类的最大预测值
• 去掉所有其他和当前锚框IOU大于θ的预测
• 重复上述过程，直到所有预测的锚框要么是被选中，要么被去掉---去除冗余的预测

技术分析

• 数据增强
• 在测试时多次使用较弱的增强再去平均（？）
• 使用多个模型预测，最后结果加权平均（多为ResNet变种）
• 训练算法和学习率的选取
• 训练算法：SGD/ADAM
• 学习率：要么固定不变，要么根据每个一定epoch衰减一次，要么基于Cosine
• 清理数据
• 真实图像中可能存在大量的噪音
• 若数据集中，图片的背景占比较大，可进行裁剪
• 对于没有方向性的数据，可以进行随机旋转
• 跨图像增强：Mixup（随机选两张图像，随机权重，叠加）、CutMix（在不同图像中随机采样一些块，再利用随机权重进行块的组合，关注数据中的局部信息）
• 提升精度
• 模型、优化算法、多个模型融合
• 数据增强
• 在工业应用中，更关心数据的质量，对新数据进行标注，对旧数据进行清理