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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書主要介紹基于視覺(jué)的YOLO框架的技術(shù)原理和代碼實(shí)現(xiàn)，并講解目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域中的諸多基礎(chǔ)概念和基本原理，在YOLO框架的基礎(chǔ)上介紹流行目標(biāo)檢測(cè)框架。本書分為4個(gè)部分，共13章。第1部分介紹目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的發(fā)展簡(jiǎn)史、主流的目標(biāo)檢測(cè)框架和該領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)集。第2部分詳細(xì)講解從YOLOv1到Y(jié)OLOv4這四代YOLO框架的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、檢測(cè)原理和訓(xùn)練策略，以及搭建和訓(xùn)練的YOLO框架的代碼實(shí)現(xiàn)。第3部分介紹兩個(gè)較新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，著重講解其設(shè)計(jì)理念、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和檢測(cè)原理。第4部分介紹DETR、YOLOF和FCOS在內(nèi)的流行目標(biāo)檢測(cè)框架和相應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)。本書側(cè)重目標(biāo)檢測(cè)的基礎(chǔ)知識(shí)，包含豐富的實(shí)踐內(nèi)容，是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域的入門書，適合對(duì)目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域感興趣的初學(xué)者、算法工程師、軟件工程師等人員學(xué)習(xí)和閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　楊建華，哈爾濱工業(yè)大學(xué)在讀博士，主要研究方向?yàn)榛谝曈X(jué)的目標(biāo)檢測(cè)與人體時(shí)空行為分析，長(zhǎng)期耕耘于多個(gè)知乎專欄（知乎ID：Kissrabbit）。李瑞峰，哈爾濱工業(yè)大學(xué)教授、機(jī)器人研究所副所長(zhǎng)，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)智能機(jī)器人專業(yè)委員會(huì)秘書長(zhǎng)，黑龍江省機(jī)器人學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)。

圖書目錄

目錄
第　1部分背景知識(shí)
第　1章目標(biāo)檢測(cè)架構(gòu)淺析　2
1.1　目標(biāo)檢測(cè)發(fā)展簡(jiǎn)史　2
1.2　目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)框架概述　5
1.3　目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)框架淺析　5
1.3.1　主干網(wǎng)絡(luò)　5
1.3.2　頸部網(wǎng)絡(luò)　7
1.3.3　檢測(cè)頭　9
1.4　小結(jié)　10
第　2章常用的數(shù)據(jù)集　11
2.1　PASCAL VOC 數(shù)據(jù)集　11
2.2　MS COCO 數(shù)據(jù)集　12
2.3　小結(jié)　14
第　2部分學(xué)習(xí)YOLO框架
第3章　YOLOv1　16
3.1　YOLOv1 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)　16
3.2　YOLOv1 的檢測(cè)原理　18
3.3　YOLOv1 的制作訓(xùn)練正樣本的方法　21
3.3.1　邊界框的位置參數(shù) tx、ty、w、h　21
3.3.2　邊界框的置信度　23
3.3.3　類別置信度　26
3.4　YOLOv1 的損失函數(shù)　26
3.5　YOLOv1 的前向推理　27
3.6　小結(jié)　29
第4章　搭建YOLOv1網(wǎng)絡(luò)　30
4.1　改進(jìn) YOLOv1　30
4.1.1　改進(jìn)主干網(wǎng)絡(luò)　31
4.1.2　添加一個(gè)頸部網(wǎng)絡(luò)　32
4.1.3　修改檢測(cè)頭　33
4.1.4　修改預(yù)測(cè)層　35
4.1.5　修改損失函數(shù)　37
4.2　搭建 YOLOv1 網(wǎng)絡(luò)　37
4.2.1　搭建主干網(wǎng)絡(luò)　39
4.2.2　搭建頸部網(wǎng)絡(luò)　41
4.2.3　搭建檢測(cè)頭　41
4.2.4　YOLOv1 前向推理　41
4.3　YOLOv1 的后處理　44
4.3.1　求解預(yù)測(cè)邊界框的坐標(biāo)　44
4.3.2　后處理　46
4.4　小結(jié)　48
第5章　訓(xùn)練YOLOv1網(wǎng)絡(luò)　49
5.1　讀取 VOC 數(shù)據(jù)　49
5.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理　56
5.2.1　基礎(chǔ)變換　56
5.2.2　數(shù)據(jù)增強(qiáng)　59
5.3　制作訓(xùn)練正樣本　61
5.4　計(jì)算訓(xùn)練損失　64
5.5　開始訓(xùn)練 YOLOv1　67
5.6　可視化檢測(cè)結(jié)果　74
5.7　使用 COCO 數(shù)據(jù)集 ( 選讀 )　75
5.8　小結(jié)　76
第6章　YOLOv2　77
6.1　YOLOv2 詳解　77
6.1.1　引入批歸一化層　78
6.1.2　高分辨率主干網(wǎng)絡(luò)　78
6.1.3　先驗(yàn)框機(jī)制　79
6.1.4　全卷積網(wǎng)絡(luò)與先驗(yàn)框機(jī)制　80
6.1.5　使用新的主干網(wǎng)絡(luò)　81
6.1.6　基于 k 均值聚類算法的先驗(yàn)框聚類　82
6.1.7　融合高分辨率特征圖　84
6.1.8　多尺度訓(xùn)練策略　85
6.2　搭建 YOLOv2 網(wǎng)絡(luò)　87
6.2.1　搭建 DarkNet-19 網(wǎng)絡(luò)　87
6.2.2　先驗(yàn)框　91
6.2.3　搭建預(yù)測(cè)層　92
6.2.4　YOLOv2 的前向推理　92
6.3　基于 k 均值聚類算法的先驗(yàn)框聚類　95
6.4　基于先驗(yàn)框機(jī)制的正樣本制作方法　96
6.4.1　基于先驗(yàn)框的正樣本匹配策略　96
6.4.2　正樣本匹配的代碼　97
6.5　損失函數(shù)　103
6.6　訓(xùn)練 YOLOv2 網(wǎng)絡(luò)　105
6.7　可視化檢測(cè)結(jié)果與計(jì)算 mAP　105
6.8　使用 COCO 數(shù)據(jù)集（選讀）　106
6.9　小結(jié)　108
第7章　YOLOv3　110
7.1　YOLOv3 解讀　110
7.1.1　更好的主干網(wǎng)絡(luò) : DarkNet-53　111
7.1.2　多級(jí)檢測(cè)與特征金字塔　112
7.1.3　修改損失函數(shù)　116
7.2　搭建 YOLOv3 網(wǎng)絡(luò)　118
7.2.1　搭建 DarkNet-53 網(wǎng)絡(luò)　118
7.2.2　搭建頸部網(wǎng)絡(luò)　121
7.2.3　搭建解耦檢測(cè)頭　123
7.2.4　多尺度的先驗(yàn)框　125
7.2.5　YOLOv3 的前向推理　127
7.3　正樣本匹配策略　130
7.4　損失函數(shù)　133
7.5　數(shù)據(jù)預(yù)處理　133
7.5.1　保留長(zhǎng)寬比的 resize 操作　133
7.5.2　馬賽克增強(qiáng)　136
7.5.3　混合增強(qiáng)　138
7.6　訓(xùn)練 YOLOv3　140
7.7　測(cè)試 YOLOv3　140
7.8　小結(jié)　142
第8章　YOLOv4　143
8.1　YOLOv4 解讀　144
8.1.1　新的主干網(wǎng)絡(luò)：CSPDarkNet-53 網(wǎng)絡(luò)　144
8.1.2　新的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)：PaFPN　146
8.1.3　新的數(shù)據(jù)增強(qiáng)：馬賽克增強(qiáng)　147
8.1.4　改進(jìn)邊界框的解算公式　148
8.1.5　multi anchor 策略　149
8.1.6　改進(jìn)邊界框的回歸損失函數(shù)　149
8.2　搭建 YOLOv4 網(wǎng)絡(luò)　150
8.2.1　搭建 CSPDarkNet-53 網(wǎng)絡(luò)　151
8.2.2　搭建基于 CSP 結(jié)構(gòu)的 SPP 模塊　153
8.2.3　搭建 PaFPN 結(jié)構(gòu)　155
8.3　制作訓(xùn)練正樣本　157
8.4　測(cè)試 YOLOv4　159
8.5　小結(jié)　161
第3部分　最新的YOLO框架
第9章　YOLOX　164
9.1　解讀 YOLOX　166
9.1.1　baseline 的選擇：YOLOv3　166
9.1.2　訓(xùn)練 baseline 模型　166
9.1.3　改進(jìn)一：解耦檢測(cè)頭　167
9.1.4　改進(jìn)二：更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)增強(qiáng)　168
9.1.5　改進(jìn)三：anchor-free 機(jī)制　169
9.1.6　改進(jìn)四：多正樣本　169
9.1.7　改進(jìn)五：SimOTA　169
9.2　搭建 YOLOX 網(wǎng)絡(luò)　173
9.2.1　搭建 CSPDarkNet-53 網(wǎng)絡(luò)　173
9.2.2　搭建 PaFPN 結(jié)構(gòu)　175
9.3　YOLOX 的標(biāo)簽匹配：SimOTA　178
9.4　YOLOX 風(fēng)格的混合增強(qiáng)　182
9.5　測(cè)試 YOLOX　185
9.6　小結(jié)　187
第　10章 YOLOv7　188
10.1　YOLOv7 的主干網(wǎng)絡(luò)　189
10.2　YOLOv7 的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)　195
10.3　測(cè)試 YOLOv7　199
10.4　小結(jié)　200
第4部分　其他流行的目標(biāo)檢測(cè)框架
第　11章 DETR　204
11.1　解讀 DETR　205
11.1.1　主干網(wǎng)絡(luò)　205
11.1.2　Transformer 的編碼器　208
11.1.3　Transformer 的解碼器　211
11.2　實(shí)現(xiàn) DETR　217
11.2.1　DETR 網(wǎng)絡(luò)　217
11.2.2　數(shù)據(jù)預(yù)處理　221
11.2.3　正樣本匹配 : Hungarian Matcher　222
11.2.4　損失函數(shù)　225
11.3　測(cè)試 DETR 檢測(cè)器　228
11.4　小結(jié)　228
第　12章 YOLOF　230
12.1　YOLOF 解讀　232
12.1.1　YOLOF 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)　232
12.1.2　新的正樣本匹配規(guī)則：Uniform Matcher　234
12.1.3　與其他先進(jìn)工作的對(duì)比　236
12.2　搭建 YOLOF　237
12.2.1　搭建主干網(wǎng)絡(luò)　238
12.2.2　搭建 DilatedEncoder 模塊　241
12.2.3　搭建解碼器模塊　242
12.2.4　數(shù)據(jù)預(yù)處理　244
12.2.5　正樣本匹配 : Uniform Matcher　246
12.2.6　損失函數(shù)　248
12.3　訓(xùn)練 YOLOF 檢測(cè)器　250
12.4　測(cè)試 YOLOF 檢測(cè)器　250
12.5　計(jì)算 mAP　251
12.6　小結(jié)　251
第　13章 FCOS　252
13.1　FCOS 解讀　253
13.1.1　FCOS 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)　253
13.1.2　正樣本匹配策略　255
13.1.3　損失函數(shù)　258
13.2　搭建 FCOS　258
13.2.1　搭建主干網(wǎng)絡(luò)　259
13.2.2　正樣本匹配　262
13.3　測(cè)試 FCOS 檢測(cè)器　266
13.4　小結(jié)　267
參考文獻(xiàn)　268
后記　272