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有一个月没更博客了，捂脸 o(￣=￣)d
端午回家休息了几天，6月要加油~
回到正文，HOG是很经典的一种图像特征提取方法，尤其是在行人识别领域被应用的很多。虽然文章是2005年发表在CVPR上的，但近十年来还没有被淹没的文章真的是很值得阅读的研究成果了。
key idea： 局部物体的形状和外观可以通过局部梯度或者边缘的密度分布所表示。
主要步骤：
上图为论文中提供的图，个人觉得我在参考资料中列出的那篇 博客 中给出的图可能更好理解一些。
具体细节： 关于每一个过程的详细解释还是在 这篇博客 中已经写得很清楚了，这里就不再搬运了。
文章中数据集的图像大小均为：64*128, block大小为16x16， block stride为8x8，cell size为8x8，bins=9（直方图等级数）；
获取到每张图的特征维度后，再用线性SVM训练分类器即可。
下图为作者而给出的示例图：
这两篇博客写的都很好，推荐阅读一波。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
[Paper:Focal Loss for Dense Object Detection] [ ] 关于目标检测主要分为两大类别：one stage，two stage one stage 代表：yolo系列，ssd（特点：检测精度低，但检测速度快） two stage 代表：R-CNN系列,SPPNet（特点：检测精度高，但检测速度慢） 在论文中作者去探讨了造成one stage精度低的原因，发现在训练密集目标检测器的过程中出现了严重的foreground-background类别不平衡。 检测算法在早期会生成很多bbox，而在一幅正常的图像中需要检测的object不会很多，这就意味着多数的bbox是属于background，使得foreground-background类别不平衡。 因为bbox数量很多，而属于background的bbox太多了，假设分类器将所有的bbox全部归为background，那么精度也会很高，而这样的分类器是一个失败的分类器，所以导致目标检测的精度很低。 因为two stage的第一个阶段生成一个候选目标位置组成的稀疏样本集，即RPN简单的对anchor进行二分类（只是区分是foreground和background，并不会区别细类），这样，属于background类别的bbox会大量减少，虽然其数量依然远大于foreground的bbox（例如3:1），但已不像最初生成anchor差别那么大了，这一阶段最终结果是从“类别极不平衡”到“类别较不平衡”转变，也就是说two stage并不能完全解决类别不平衡问题，第二个阶段使用一个卷积神经网络将各候选位置归置foreground类别或者background类别，即在初步筛选后的bbox上进行难度小得多的分类（细分类），这样分类器便得到了较好的训练，从而精度提高了。但因为是经过了两个阶段的处理，操作复杂，使得检测速度变慢了。 因为one stage系列的检测器直接在“类别极不平衡”的bbox中进行难度极大的细分类，直接输出bbox和标签，而原有的交叉熵损失（CE）作为分类任务的损失函数，无法抗衡“类别极不平衡”（会在另一篇文章中详细讲解交叉熵损失），容易导致分类器训练失败。因此，one stage检测虽然速度快，但检测精度低。 既然one stage中的交叉熵损失函数无法抗衡“类别极不平衡”，所以retinanet作者何恺明及其团队提出Focal Loss替换交叉熵损失来提高检测精度。 首先介绍一下二分类的交叉熵损失：鉴于以上的改进过程的思想，可以将交叉熵损失增加一个调节因子（1 - pt）γ，其中γ≥0。这样便出现了Focal Loss，其定义为： 在实践过程中使用的Focal Loss形式为：
AnchorFree有两种不同的输出方式，一种是它可以作为一个路由器来连接多台设备，另一种是它可以直接插入一台设备，并将网络信号传输给此设备。
论文原文：
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
如果说faster-RCNN是真正实现了完全基于深度学习的端到端的检测，那么yolo则是更进一步，将 目标区域预测 与 目标类别判断 整合到单个神经网络模型中。各检测算法结构见下图：
每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。这个confidence代表了所预测的box中含有object的置信度和这个box预测的有多准两重信息，其值是这样计算的：
其中如果有object落在一个grid cell里，第一项取1，否则取0。第二项是预测的bounding box和实际的groundtruth之间的IoU值。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。即SxS个网格，每个网格除了要预测B个bounding box外，还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。（注意：class信息是针对每个网格的，即一个网格只预测一组类别而不管里面有多少个bounding box，而confidence信息是针对每个bounding box的。）
举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。整个网络结构如下图所示：
在test的时候，每个网格预测的class信息和bounding box预测的confidence信息相乘，就得到每个bounding box的class-specific confidence score:
等式左边第一项就是每个网格预测的类别信息，第二三项就是每个bounding box预测的confidence。这个乘积即encode了预测的box属于某一类的概率，也有该box准确度的信息。
得到每个box的class-specific confidence score以后，设置阈值，滤掉得分低的boxes，对保留的boxes进行NMS（非极大值抑制non-maximum suppresssion）处理，就得到最终的检测结果。
1、每个grid因为预测两个bounding box有30维（30=2*5+20），这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。其中坐标的x,y用bounding box相对grid的offset归一化到0-1之间，w,h除以图像的width和height也归一化到0-1之间。
2、对不同大小的box预测中，相比于大box预测偏一点，小box预测偏一点肯定更不能被忍受的。而sum-square error loss中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题，作者用了一个比较取巧的办法，就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解，小box的横轴值较小，发生偏移时，反应到y轴上相比大box要大。其实就是让算法对小box预测的偏移更加敏感。
3、一个网格预测多个box，希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测的box与ground truth box中哪个IoU大，就负责哪个。这种做法称作box predictor的specialization。
4、损失函数公式见下图：
在实现中，最主要的就是怎么设计损失函数，坐标（x,y,w,h），confidence，classification 让这个三个方面得到很好的平衡。简单的全部采用sum-squared error loss来做这件事会有以下不足：
解决方法：
只有当某个网格中有object的时候才对classification error进行惩罚。只有当某个box predictor对某个ground truth box负责的时候，才会对box的coordinate error进行惩罚，而对哪个ground truth box负责就看其预测值和ground truth box的IoU是不是在那个cell的所有box中最大。
作者采用ImageNet 1000-class 数据集来预训练卷积层。预训练阶段，采用网络中的前20卷积层，外加average-pooling层和全连接层。模型训练了一周，获得了top-5 accuracy为（ImageNet2012 validation set），与GoogleNet模型准确率相当。
然后，将模型转换为检测模型。作者向预训练模型中加入了4个卷积层和两层全连接层，提高了模型输入分辨率（224×224->448×448）。顶层预测类别概率和bounding box协调值。bounding box的宽和高通过输入图像宽和高归一化到0-1区间。顶层采用linear activation，其它层使用 leaky rectified linear。
作者采用sum-squared error为目标函数来优化，增加bounding box loss权重，减少置信度权重，实验中，设定为\lambda _{coord} =5 and\lambda _{noobj}= 。
作者在PASCAL VOC2007和PASCAL VOC2012数据集上进行了训练和测试。训练135轮，batch size为64，动量为，学习速率延迟为。Learning schedule为：第一轮，学习速率从缓慢增加到（因为如果初始为高学习速率，会导致模型发散）；保持速率到75轮；然后在后30轮中，下降到；最后30轮，学习速率为。
作者还采用了dropout和 data augmentation来预防过拟合。dropout值为；data augmentation包括：random scaling，translation，adjust exposure和saturation。
YOLO模型相对于之前的物体检测方法有多个优点：
1、 YOLO检测物体非常快
因为没有复杂的检测流程，只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果，YOLO可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。更快的Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。而且，YOLO的mAP是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。
2、 YOLO可以很好的避免背景错误，产生false positives
不像其他物体检测系统使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和Fast-R-CNN相比，YOLO的背景错误不到Fast-R-CNN的一半。
3、 YOLO可以学到物体的泛化特征
当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：
1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。
2、YOLO容易产生物体的定位错误。
3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。
Anchorfree的输出可以有多个。它是一种网络安全解决方案，它可以帮助您保护您的网络流量，并且可以防止您的网络流量被窃取或拦截。它可以让您在网络上自由浏览，而不必担心被攻击者攻击或拦截。Anchorfree的输出可以通过它的安全服务器来实现，它可以帮助您访问被墙的网站，并且可以提供更安全的网络连接。此外，Anchorfree还提供了一些其他的安全功能，例如VPN，可以帮助您更好地保护您的网络安全。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范 最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。 目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。 关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。 许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。 为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。 另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。 最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。 我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。 为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。 我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层 在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。 我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为 其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为 最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失 受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。 对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子 约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。 第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。 需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据 我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。 我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。 在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。 首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。 在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。 我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。 在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
无人机是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。下面是我为大家精心推荐的无人机应用技术论文，希望能够对您有所帮助。
无人机航测技术的应用分析
【摘 要】以生产项目为例，以无人机航测的技术流程为主线，介绍了无人机航测技术方面的应用分析。
【关键词】无人机、航测技术
【Abstract】Production project as an example, the unmanned aerial technology process, introduced the UAV aerial application analysis.
【Key woerds】UAV、aerial surveying technology
中图分类号：V279+.2文献标识码：A 文章编号：
0 引言
无人机航测遥感技术是继卫星遥感、飞机遥感之后发展起来的一项新型航空遥感技术，在应急测绘保障、国土资源监测、重大工程建设等方面得到广泛应用。它是一种机动灵活、可以实现快速响应的一种航测技术。但也存在影像重叠度不规则、像幅小、影像倾角大、旋偏角大，影像有明显畸变等问题，这些情况都对现有无人机航测技术提出了挑战。
本文从生产案例出发，以无人机航测技术为主线，对生产过程中无人机航测出现的一些问题进行了分析探讨。
1 生产实践
主要技术依据
《无人机航摄系统技术要求》(CH/Z3002-2010);
《低空数字航空摄影规范》(CH/Z3005-2010);
《低空数字航空摄影测量内业规范》(CH/Z 3003-2010);
《低空数字航空摄影外业规范》(CH/Z 3004-2010) ... ...
数据源及预处理
数据源
本测区选用无人机航空摄影获取的真彩色影像，航摄面积为10平方公里。航摄仪采用Canon EOS 5DMarkⅡ，焦距为：35mm，相幅大小为：5616×3744，像元分辨率为。影像地面分辨率为米。
遥感影像预处理
无人机航空摄影采用的相机为非量测型相机，因此，在进行空中三角测量恢复影像空中姿态时，需要对相机进行像片畸变差改正。(相机畸变改正在四维公司检校完成)
无人机航测总体作业流程
无人机航空摄影
本次无人机航摄分两个架次进行，由GPS领航数据计算相对飞行高度。飞行质量和影像良好，影像清晰度高、色彩均匀、饱和度良好，能够表达真实的地物信息，可以满足1:2000成图要求。
像片航向重叠度为75%，旁向重叠一般为35%-45%，旋偏角一般控制在12度以下。
像片控制测量
像控点精度要求
像控点对最近基础控制点的平面位置中误差不大于米，高程中误差不大于米。
像控点布点方案
项目布点方案确定为双模型布点，全部布设为平高点。
像控点测量
在像控测量之前，首先对测区内收集到的已知控制点进行联测，检核控制点情况;为满足后续像控测量，联测已知点的同时加密了2个控制点。联测采用GPS静态相对定位方式施测，采用边连式的布网形式。全网共联测已有已知点4个，新设控制点2个，观测时具体技术参数依据规范，像控点采用GPS实时动态定位(RTK)的方法进行测量，满足要求。
空中三角测量
本项目采用Virtuozo工作站进行空三加密，根据航飞及影像分布情况，将空三区域分为两个加密区域网采用自动与手动相结合的方式进行空三加密，即采用自动匹配进行像点量测，剔除粗差。人工调整直至连接点符合规范要求，检查点平面中误差为米，高程中误差为米，最终加密成果符合1:2000数据采集要求。
数据采集
在空三完成后，利用空三成果进行单模型定向时我们发现有模型无法定向的情况，第一架次无法建立的模型有29个，占总模型数的4%。第二架次有67个无法建立的模型占总模型数的9%。主要原因为无人机航摄姿态不稳定导致的飞行倾角、旋偏角过大，航线弯曲、像片比例不一致等现象都是导致单模型定向精度差的原因。考虑到1:2000地形图精度要求，我们提出了如下解决方案：在测图定向超限点的周围进行野外实测用来检核分析数据并进行必要的修正。
项目精度报告
根据1:2000精度要求对测绘产品检进行了精度的统计，统计了3幅地形图，其中高程精度中误差最大为米，最小为米，从统计的结果看，粗差率比较高，有的达到了5%，平面精度中误差为米。
2 结 论
(1)无人机航空摄影测量技术应用于地形图的生产存在不确定性，比如，区域网整体加密精度评定良好，但单模型定向精度存在超限情况，在测图过程中表现为测图定向点和立体模型套合差大、接边误差大等，可以通过外业实测进行补充测量、验证。
(2)利用无人机航测进行航空摄影测量时，应采用试验区的作业方法，即在确定布点方案前选取一定面积的试验区进行布点方案试验，分析精度指标后确定作业方案。
(3)目前，无人机航测技术主要应用于载人飞机航测技术的补充方面，如多块小面积、危险场所、远离机场或没有可供其起降场地的区域，在载人机不便或无法完成的情况下，由无人机来完成。
参考文献：
[1] 范承啸，韩俊，熊志军，赵毅。 无人机遥感技术现状与应用[J] 测绘科学 2009，34(5)：214-215;
[2] 崔红霞，李杰，林宗坚，储美华。非量测数码相机的畸变差检测研究[J] 测绘科学2005，30(1)：105-107;
[3] 连镇华。无人机航摄相片倾角对立体高程扭曲的影响分析[J] 地理空间信息2010，8(1)：20-22;
作者简介：徐锦前(1982-)，男，辽宁铁岭人，工程师，主要从事摄影测量和地理信息系统建库等测绘工作。
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工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文
无论是在学校还是在社会中，大家一定都接触过论文吧，通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。写起论文来就毫无头绪？下面是我精心整理的工程测绘中无人机遥感技术的优势和运用论文，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。
摘要：
文章主要就无人机遥感测绘技术相关内容进行分析，其中着重探究工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用。无人遥感测绘技术的应用，不仅有利于提升测绘行业发展的科学性、创新性，同时也有利于提高工程测绘的水平和质量。
关键词：
工程测绘；无人机烟感测绘技术；数据分析；
引言：
近年来，无人机在很多领域都得到了广泛应用，并发挥着越来越重要的作用。在工程测量领域对无人机技术的应用，能够为复杂环境下地面测量提供便利，获取相应地区的图像、影像等数据资料，有效提升测量工作的严谨性和科学性。
1、无人机遥感测绘技术的优势
、提升数据的准确性
在工程测绘中全面应用无人机遥感技术，能够对数据准确性有效提升，保证收集数据的安全性，为工程建设提供依据。无人机遥感技术的复杂性相对较高，借助不同类型的技术，特别是对数码传感技术、卫星定位技术以及无人技术的应用，能够全面提升数据收集的质量及效率，大大降低测绘误差，从而保证对数据快速收集的同时，利用高科技全面提升数据的准确性。在对无人机技术不断应用的过程中，其设计也在不断改善，应用的成熟性越来越高。无人机有较小的体积、较高的灵活性，能够很好地推动工程测绘，尤其针对复杂地区，借助无人机遥控测绘技术，能够开展详细的勘察工作，借助软件的应用，能够对数据失误、丢失情况有效避免。
、提升效率
无人机遥感测绘技术的应用，能够减少人工操作程序，有效提高工作效率，在一定程度上降低误差，短时间内对数据快速处理，不仅能够保证效率，还能够保证质量。应用无人机外部作业过程中，能够突破恶劣天气影响，同时也有较长的续航时间，从而保障测绘进度。
、降低成本
测绘作业的复杂性相对较高，应用无人机遥控测绘技术能够有效减少其成本，在一定程度上转变传统测绘方式，提升测绘工作的准确性、科学性。借助地面信息收集工作，能够为其他工作的数据来源奠定基础。在传统测绘过程中，借助载人飞机或卫星对收集数据，会产生较高的成本，且存在安全问题，很容易被恶劣天气影响。应用无人机遥感测绘技术，能够有效地降低成本。
2、无人机遥感技术在工程测绘中的具体应用
、采集数据
在建设工程中，需要始终以数据为基础，因此需要保证数据的精度，但保证数据的精度就需要保证测绘的精度，从而保证建设项目的建筑质量。可见工程测绘收集数据工作十分重要，是工程决策的重要依据，在此基础上分析数据，有利于全面优化工程的谋划、设计。在不同工程测绘过程中，无人机遥感技术的应用也更加广泛，工作人员能够对不同类型数据有效收集，同时也能够借助相关技术，对数据进行分析汇总，对数据收集的精度、速度有效提升。在具体操作过程中，工作人员可以应用计算机输入指令，划分相应的测绘区域，对无人机航线有效设计，并在相应的环境下，引导无人机执行相应的命令，在无人机测绘飞行的过程中，能够明确相应的数据信息，从而结束工程测绘工作。现阶段，技术创新性不断提升，应用定位系统，能够保证定位的精准性，结合坐标系统，能够保证相应区域内的测绘作业能力。对无人机取得的资料，相关工作人员要优化监测、复核工作，对数据的精确性有效保证，并补充其他数据。
、采集图像
应用无人机遥感测绘技术开展工程测绘，除了收集数据，还要收集整理不同图像，对制图的要求有效满足。借助无人机技术，能够收集测绘范围内不同方面的信息，进一步形成影像拍摄。同时，在此基础上，还能够对三维建模有效应用，深加工上一阶段拍摄的画面，为制图工作奠定良好的基础。无人机测绘有较高的智能化，针对不符合需求的图像会进行自动处理，如应用重叠影像数码相机进行自动变焦，对图像参数快速调整有效实现，保证图像收集的清晰性。
、开展低空作业
应用无人机遥感测绘技术，能够对安全性有效保障，尤其一些对图像要求较高的工程测绘项目，无人机测绘能够对上述要求有效满足。在一些恶劣环境之中，应用无人机开展低空作业，因其有更强的灵活性，能够避免受外部条件影响，高效快捷地完成任务。无人机遥感测绘技术也在不断升级，能够很好地提高无人机快速应对能力，有效提升测绘质量。
3、无人机遥感测绘技术应用注意事项
、对相关设备定期检查
为了全面发挥无人机的优势，有效保证测绘结果，并对无人机使用效率有效提高，需要对设备监测的精准性不断优化，保证设备始终处于最佳状态。监测调试工作在应用无人机遥感测绘技术中十分重要，在正式应用设备前，相关工作人员要做好设备性能检测工作，对设备的性能优化，再开展飞行试验，针对不稳定的'设备，相关的工作人员要强化相应的调试工作，对设备性能的稳定性有效保证。此外，相关工作人员还要优化日常保养工作，对通讯设备、电源系统、地面电台等方面进行定期检查，对设备安全性有效保证。
、对像控电测量流程优化
对无人机技术应用，要优化相应的流程，保证无人机遥感测绘技术的应用效果有效提升。工作人员要注意强化拍摄像控点布设工作，对其安全性、高效性有效保证，并完善优化升级工作。具体从以下3个方面入手：
1）要注意监测在可控范围内，与拍摄范围的具体情况有效结合，进行相应地分析，对拍摄区域自由网效果明确，同时还要检查快速生成自由网快拼图的情况，明确是否存在偏差。
2）要对像控点测量方案布设流程优化。要以目标测量范围的具体情况为基础，如地势、地形，优化控制像控点相片质量，提升收集数据的严谨性，避免对影响、数据处理的随意性，还要注意保留原始数据，从而为后续调整制图奠定良好的基础，有效保证数据的真实性。
3）相关工作人员要加强数据存储工作。对于无人机拍摄而言，会出现大量数据，设备中会对相应的数据储存，需要对其中没有价值的信息有效去除，避免无用数据对新数据的影响，保证色彩效果和清晰度。
、对飞行、摄影质量有效控制
为了对无人机拍摄的水平、效率有效保证，相关工作人员需要在实际应用过程中，对无人机的飞行、摄影质量进行严格控制。在具体应用过程中，相关工作人员需要注意：
1）结合规定的时间，带无人机进场，并对无人机不同方面的信息明确，如无人机的降落、起飞方式等，同时还要对飞行速度有效控制，保证测绘影像的清晰性。
2）要注意对无人机飞行高度的设计、控制工作优化，对拍摄区域的设计航高于飞行航高之间的高度差明确，并控制在合理的范围之内。随后还要注意对无人机的飞行状态有效控制，避免其他信号影响无人机拍摄的准确性。此外，在无人机飞行过程中，相关工作人员还需要注意对无人机的上升、下降飞行速率有效控制，并制定相应的安全保护方案。
4、总结
综上所述，应用传统测绘技术，已经不能满足现阶段的市场需要，需将无人机遥感测绘技术应用其中。但为了保证工程测绘结果的科学性和准确性，相关工作人员需要结合实际情况，优化无人机遥感测绘技术，从而有效提升工程测绘的质量和效率。
参考文献
[1]周李乾.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用[J].智能城市,2020,6(12):73-74.
[2]易应军.工程测绘中无人机遥感测绘技术的应用研究[J].建筑工程技术与设计,2020(8):4376.
[3]郑义,董晓亮.论无人机遥感测绘技术在工程测绘中的应用[J].建筑工程技术与设计,2019(36):4055.
小目标检测几点总结 一、单阶段目标检测主要步骤： 1、特征提取骨干网络设计 2、分类头网络设计 3、回归头网络设计 4、anchor生成设计：anchor尺度与比例 5、anchor匹配机制 6、损失函数设计 7、数据增强技术应用 二、航空图像特点： 1、目标尺度变化大：以中、小目标为主（评判标准？）； 2、目标旋转变化较大：尤其对于下视图像，同一类目标存在多角度变化；（旋转框检测） 3、场景明暗变化：存在过曝光和光线不充足等场景； 4、场景内目标疏密变化：存在目标密度极大的场景，也存在非常稀疏的场景； 5、图像视场大，单个目标较小，背景较为复杂； 6、单幅图像分辨率较高； 7、目标相对运动存在模糊现象； 8、目标遮挡现象； 三、小目标检测需注意的几点： 1、小目标所含像素信息小，主要纹理信息缺失，边缘信息相对明显； 2、小目标所含像素较少，信号微弱，需得到一定增强或考虑上下文环境信息辅助推理； 3、提高小目标分辨率，增强信号强度； 4、CNN底层特征预测具有较好的结构信息，顶层具有更多的语义信息。好的特征融合策略可以提取语义信息和结构信息俱佳的特征； 5、级联CNN思想； 6、感受野需根据目标尺度而选取。小感受野捕获不了完整信息，大感受野引入更多背景噪声（小目标对感受野更加敏感）； 7、Anchor尺度和比例的选取和与GT匹配机制，保证更多的anchor匹配到小目标上； 8、可以从定位和识别两个角度单独思考，设计专门的分类头和回归头（分类所需特征与检测所需特征之间具有一定偏移）。 四、小目标检测可行的几点方法： 1、多尺度训练与测试； 2、数据增强 3、特征融合模块设计 4、特征增强模块设计 5、上下文推理模块设计 6、膨胀卷积的利用 7、Anchor free是一个趋势 8、Focal loss 9、特征提取骨干网络设计 10、动态区域放大机制：基于强化学习 11、超分辨率重建 12、注意力机制（利用上层语义信息生成注意力）
雷锋网 AI 科技评论按： 百度研究院、华中科技大学、悉尼科技大学联合新作——关于无监督领域自适应语义分割的论文《 Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》被 CCF A 类学术会议 CVPR2019 收录为 Oral 论文 。该论文提出了一种从「虚拟域」泛化到「现实域」的无监督语义分割算法，旨在利用易获取的虚拟场景标注数据来完成对标注成本高昂的现实场景数据的语义分割，大大减少了人工标注成本。 本文是论文作者之一罗亚威为雷锋网 AI 科技评论提供的论文解读。 论文地址： 1.问题背景 基于深度学习的语义分割方法效果出众，但需要大量的人工标注进行监督训练。不同于图像分类等任务，语义分割需要像素级别的人工标注，费时费力，无法大规模实施。借助于计算机虚拟图像技术，如3D游戏，用户可以几乎无成本地获得无限量自动标注数据。然而虚拟图像和现实图像间存在严重的视觉差异（域偏移），如纹理、光照、视角差异等等，这些差异导致在虚拟图像上训练出的深度模型往往在真实图像数据集上的分割精度很低。 2. 传统方法 针对上述域偏移问题，一种广泛采用的方法是在网络中加入一个域判别器Discriminator (D），利用对抗训练的机制，减少源域Source (S）和目标域Target（T）之间不同分布的差异，以加强原始网络（G）在域间的泛化能力。方法具体包括两方面： （1）利用源域的有标签数据进行有监督学习，提取领域知识： 其中Xs，Ys为源域数据及其对应标签。 （2）通过对抗学习，降低域判别器（D）的精度，以对齐源域与目标域的特征分布： 其中XT为目标域数据，无标签。 3.我们针对传统方法的改进 以上基于对抗学习的传统域适应方法只能对齐全局特征分布（Marginal Distribution），而忽略了不同域之间，相同语义特征的语义一致性（Joint Distribution），在训练过程中容易造成负迁移，如图2（a）所示。举例来说，目标域中的车辆这一类，可能与源域中的车辆在视觉上是接近的。因此，在没有经过域适应算法之前，目标域车辆也能够被正确分割。然而，为了迎合传统方法的全局对齐，目标域中的车辆特征反而有可能会被映射到源域中的其他类别，如火车等，造成语义不一致。 针对这一问题，我们在今年CVPR的论文中，向对抗学习框架里加入了联合训练的思想，解决了传统域适应方法中的语义不一致性和负迁移等键问题。具体做法见图2（b），我们采用了两个互斥分类器对目标域特征进行分类。当两个分类器给出的预测很一致时，我们认为该特征已经能被很好的分类，语义一致性较高，所以应减少全局对齐策略对这些特征产生的负面影响。反之，当两个分类器给出的预测不一致，说明该目标域特征还未被很好地分类，依然需要用对抗损失进行与源域特征的对齐。所以应加大对齐力度，使其尽快和源域特征对应。 4.网络结构 为了实现上述语义级对抗目标，我们提出了Category-Level Adversarial Network (CLAN)。 遵循联合训练的思想，我们在生成网络中采用了互斥分类器的结构，以判断目标域的隐层特征是否已达到了局部语义对齐。在后续对抗训练时， 网络依据互斥分类器产生的两个预测向量之差（Discrepancy）来对判别网络所反馈的对抗损失进行加权。网络结构如下图3所示。 图3中，橙色的线条表示源域流，蓝色的线条表示目标域流，绿色的双箭头表示我们在训练中强迫两个分类器的参数正交，以达到互斥分类器的目的。源域流和传统的方法并无很大不同，唯一的区别是我们集成了互斥分类器产生的预测作为源域的集成预测。该预测一方面被标签监督，产生分割损失（Segmentation Loss），如式（3）所示： 另一方面，该预测进入判别器D，作为源域样本。 绿色的双箭头处，我们使用余弦距离作为损失，训练两个分类器产生不同的模型参数： 目标域流中，集成预测同样进入判别器D。不同的是，我们维持两个分类器预测的差值，作为局部对齐程度的依据 (local alignment score map）。该差值与D所反馈的损失相乘，生成语义级别的对抗损失： 该策略加大了语义不一致特征的对齐力度，而减弱了语义一致的特征受全局对齐的影响，从而加强了特征间的语义对齐，防止了负迁移的产生。 最后，根据以上三个损失，我们可以得出最终的总体损失函数： 基于以上损失函数，算法整体的优化目标为： 在训练中，我们交替优化G和D，直至损失收敛。 5. 特征空间分析 我们重点关注不常见类，如图4（a）中黄框内的柱子，交通标志。这些类经过传统方法的分布对齐，反而在分割结果中消失了。结合特征的t-SNE图，我们可以得出结论，有些类的特征在没有进行域迁移之前，就已经是对齐的。传统的全局域适应方法反而会破坏这种语义一致性，造成负迁移。而我们提出的语义级别对抗降低了全局对齐对这些已对齐类的影响，很好的解决了这一问题。 6. 实验结果 我们在两个域适应语义分割任务，即GTA5 -> Cityscapes 和 SYNTHIA -> Cityscapes 上进行了实验验证。我们采用最常见的Insertion over Union作为分割精度的衡量指标，实验结果如下。从表1和表2中可以看出，在不同网络结构（VGG16，ResNet101）中，我们的方法（CLAN）域适应效果都达到了 state-of-the-art的精度。特别的，在一些不常见类上（用蓝色表示），传统方法容易造成负迁移，而CLAN明显要优于其他方法。 表 1. 由虚拟数据集GTA5 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。 表 2. 由虚拟数据集SYNTHIA 迁移至真实数据集 Cityscapes 的域适应分割精度对比。 第二个实验中，我们了展示隐空间层面，源域和目标域间同语义特征簇的中心距离。该距离越小，说明两个域间的语义对齐越好。结果见图 5。 最后，我们给出分割结果的可视化效果。我们的算法大大提高了分割精度。 7. 总结 《Taking A Closer Look at Domain Shift: Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation》引入了联合训练结合对抗学习的设计，在无监督域适应语义分割任务中取得了较好的实验结果。该算法能应用前景广泛，比如能够很好地应用到自动驾驶中，让车辆在不同的驾驶环境中也能保持鲁棒的街景识别率。 最后 CVPR 2019 Oral 论文精选汇总，值得一看的 CV 论文都在这里（持续更新中）CVPR 2019 即将于 6 月在美国长滩召开。今年有超过 5165 篇的大会论文投稿，最终录取 1299 篇，其中 Oral 论文近 300 篇。为了方便社区开发者和学术青年查找和阅读高价值论文，AI 研习社从入选的 Oral 论文中，按应用方向挑选了部分精华论文，贴在本文，打开链接即可查看~
论文: Region Proposal by Guided Anchoring
Anchor是许多目标检测算法中一个很重要的机制，但也会带来两个问题：
为此，论文提出Guided Anchoring来根据图片特征在线生成anchor。首先判断目标可能出现的位置，然后学习不同位置上的目标的形状，可根据图片特征在线学习稀疏的候选anchor。然而，在线生成的anchor形状各异，固定的感受域可能不匹配其形状，所以Guided Anchoring根据anchor的形状进行自适应特征提取，然后再进行预测框精调与分类。
Guided Anchoring尝试在线学习不同形状的anchor及其位置，得到在特征图上不均匀分布的anchor集合。目标可用四元组 表示，其位置和形状可认为是服从图像 的一种分布：
公式1包含两部分：1) 给定图片，目标仅存在于某些区域 2) 形状与位置紧密相关。
基于公式1，论文设计了图1的anchor生成器(Anchor generation)，包含位置预测和形状预测两个分支。给定图片 ，首先得到特征图 ，位置预测分支根据 预测该像素为目标位置的概率，形状预测分支则预测像素位置相关的形状，基于两个分支选择概率高于阈值以及每个位置最合适的anchor，得到最终的anchor集合。由于集合中的anchor形状可能差异很大，每个位置需要获取不同大小区域的特征，论文提出特征自适应模块(Feature adaption)，根据anchor形状自适应提取特征。 上述的生成过程是基于单个特征的，网络的整体架构包含FPN，所以为每层都配备Guided anchoring模块，模块参数是层间共享的。
位置预测分支预测特征图 的概率图 ，每项 为该位置是目标中心的概率，对应的输入图片中坐标 ， 为特征图的stride。 在实现时，通过子网 进行概率图预测，首先使用 卷积提取主干网络特征图 的objectness分数，再通过element-wise sigmoid函数转化概率。更复杂的子网可以带来更高的准确率，论文采用的是准确率和速度最实惠的结构，最后取高于阈值 的像素位置，能够保证在高召回的前提下过滤90%的无关区域。
形状预测分支的目标是预测每个位置对应目标的最佳形状 ，但由于过大的数值范围，如果直接预测其具体数字会十分不稳定，所以先进行转化：
形状预测分支输出 和 ，根据公式2转换出形状 ， 为特征图的stride， 为人工设置的缩放因子。这个非线性转换可将[0, 1000]映射到[-1, 1]，更容易学习。在实现时，通过子网 进行形状预测，首先使用 卷积获得两维特征图，分别对应 和 ，然后通过公式2进行转换。由于每个位置的anchor都是学习来的，与预设的固定anchor对比，这种学习的anchor召回率更高。
常规的预设anchor方法由于各位置的anchor是一样的，可以对每个位置进行一样的特征提取，然后再调整anchor和预测分类。但Guided Anchoring每个位置的anchor各不一样，理想情况下，较大的anchor需要较大的感受域特征，反之则需要较小的感受域特征，所以论文设计了基于anchor形状的特征自适应模块(anchor-guided feature adaptation component)，根据每个位置的anchor形状转换特征：
为 位置的特征， 为对应的anchor形状， 为 可变形卷积，变形卷积的偏移值由 卷积将位置预测分支输出转换获得， 为自适应特征，用于后续的anchor调整以及分类预测，具体见图1。
网络的整体损失函数由4部分构成，分别是分类损失、回归损失、anchor位置损失以及anchor形状损失：
假设目标 在特征图上的映射为 ，定义以下三种区域：
主干网络使用了FPN，FPN的每层应该只负责特定大小范围内的目标的训练。由于相邻层的特征相似，所以将IR区域映射到相邻层，这时的IR区域不考虑CR区域，区域内同样不参与训练，如图2所示。当多个目标重叠时，CR区域优先于IR区域，IR区域优先于OR区域，训练采用Focal loss。
首先，定义动态anchor 与GT间的最优问题为：
如果对每个位置都进行公式5的求解，这计算量会相当大，为此，论文用采样的方法来逼近公式5，采样的范围为常见的anchor样例，比如RetinaNet的9种anchor。对于每个位置，选择IoU最大的anchor作为公式5的结果。采样的范围越大，anchor的生成结果更准，但会带来更多的额外计算量，anchor的采用smooth-L1训练：
将Guided Anchoring嵌入RPN得到增强型GA-RPN，与原版进行对比，从图3可以看到：
从结果来看，GA-RPN的效果比RPN好很多，论文直接将RPN替换GA-RPN仅带来小于1的AP提升。根据观察发现，使用高质量候选框的前提是，需要根据候选框的分布来调整训练数据的分布。所以，在使用GA-RPN时，需要设置更高的正负样本阈值，让网络更加关注高质量的候选框。另外，论文发现GA-RPN也可以fine-tune的形式boost两阶段检测器的性能，给定训练好的检测模型，将RPN替换为GA-RPN进行几轮迭代，能带来不错的性能提升。
与各种候选框方法进行对比。
嵌入效果对比。
fine-tune对比。
Guided Anchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题，以及能够根据生成的anchor自适应特征，在嵌入方面提供了两种实施方法，是一个很完整的解决方案。但有个不好的点在于anchor target的生成，为了保证性能弄得不够完美，希望有人能提出更准确且高效的公式5解决方案。