边界框：目标检测中的关键元素

人工智能

2023-10-19 03:09:35

目标检测中的边界框：动手学深度学习 v2

目标检测是一种计算机视觉任务，它涉及确定图像或视频中对象的边界和类别。边界框是目标检测中的一个关键元素，它定义了对象在图像中的位置和大小。

边界框的表示方式

边界框通常使用以下两种方式表示：

左上角和右下角坐标： 这种表示方法记录了边界框左上角的 x1 和 y1 坐标，以及右下角的 x2 和 y2 坐标。
中心点和宽高： 这种表示方法记录了边界框中心点的 cx 和 cy 坐标，以及边界框的宽 w 和高 h。

这两种表示方式本质上是等价的，可以相互转换。

深度学习中的目标检测

深度学习模型用于通过从数据中学习模式和特征来实现目标检测。用于目标检测的深度学习模型通常包含以下步骤：

特征提取： 卷积神经网络 (CNN) 用于从图像中提取特征。
候选区域生成： 区域提议网络 (RPN) 产生可能的边界框候选。
分类和回归： 分类器网络确定每个边界框候选的类别，而回归器网络对边界框进行微调以提高其准确性。
非极大值抑制： 该过程删除重叠的边界框，仅保留每个对象最高置信度的边界框。

示例代码

以下示例代码使用 TensorFlow 实现边界框：

import tensorflow as tf

# 定义图像和边界框张量
image = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, None, 3))
bboxes = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 4))

# 创建 RPN
rpn = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu')(image)
rpn = tf.keras.layers.Conv2D(2, (1, 1), activation='softmax')(rpn)

# 创建分类器和回归器
classifier = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu')(image)
classifier = tf.keras.layers.Conv2D(2, (1, 1), activation='softmax')(classifier)
regressor = tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), activation='relu')(image)
regressor = tf.keras.layers.Conv2D(4, (1, 1), activation='linear')(regressor)