【浅显易懂系列】目标检测Anchor和Proposal以及Two- stage和Single-stage

浅显易懂的讲解目标检测相关知识点，今天是：anchor和proposal，two-stage和one-stage

逸步行天下

1032人浏览 · 2024-09-04 10:59:10

逸步行天下 · 2024-09-04 10:59:10 发布

Anchor和Proposal的区别

Anchor

定义：
Anchor是目标检测中预先定义的一组边界框（Bounding Boxes），这些边界框具有固定的尺寸和长宽比。它们被放置在特征图的每个位置上，以覆盖输入图像的不同区域和尺度。Anchor可以看作是检测网络中用于初始化和定位潜在目标物体的“锚点”。

作用：

提供基准：Anchor作为目标检测的基准，帮助模型在特征图上定位可能的目标区域。
匹配目标：在训练过程中，Anchor会与真实目标框（Ground Truth Boxes）进行匹配，以确定哪些Anchor是正样本（包含目标）哪些是负样本（不包含目标）。
回归调整：对于匹配到的正样本Anchor，会进一步通过边框回归技术调整其位置和大小，以更好地匹配真实目标的位置和形状。

特点：

固定性：Anchor的数量、尺寸和长宽比通常是预先设定的，不随输入图像的变化而变化。
密集性：在特征图的每个位置上都会放置多个Anchor，以覆盖不同尺度和长宽比的目标。

通俗案例理解：
假设我们正在使用Faster R-CNN算法来检测图像中的行人。在训练阶段，我们预先定义了一组Anchor，这些Anchor具有不同的尺寸（如64x64, 128x128, 256x256等）和长宽比（如1:1, 1:2, 2:1等）。当输入一张包含行人的图像时，这些Anchor会被放置在特征图的每个位置上。然后，算法会计算每个Anchor与真实行人框的交并比（IOU），根据IOU值的大小来确定哪些Anchor是正样本，哪些是负样本。正样本Anchor会用于后续的边框回归训练，以调整其位置和大小，使其更接近于真实的行人边界框。

Proposal

定义：
Proposal是指可能包含目标物体的候选区域。在两阶段（Two-Stage）目标检测算法中，Proposal通常由区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）生成。这些候选区域经过筛选和调整后，会被送入第二阶段进行分类和边框回归。

作用：

减少计算量：通过生成一组数量相对较少的候选区域，Proposal可以显著减少后续处理（如分类和边框回归）的计算量。
提高检测效率：Proposal的生成过程是一个初步筛选的过程，它可以帮助模型快速定位到可能包含目标物体的区域，从而提高检测效率。

特点：

灵活性：Proposal的位置和大小是可调整的，它们是根据Anchor和真实目标框的匹配结果以及边框回归的调整来确定的。
筛选性：Proposal是经过RPN等算法筛选和过滤后得到的，数量远少于原始的Anchor数量。

通俗案例理解
继续以Faster R-CNN算法检测行人为例。在RPN阶段，算法会接收特征图和Anchor作为输入。对于每个Anchor，RPN会输出一个分数，表示该Anchor包含目标的可能性（即置信度），并输出四个坐标偏移量，用于调整Anchor的位置和大小。然后，算法会根据置信度对Anchor进行排序，并选择置信度较高的Anchor作为Proposal。这些Proposal就是可能包含行人的候选区域。接下来，这些Proposal会被送入第二阶段进行分类和边框回归，以得到最终的检测结果。

详细事例

假设你正在使用两阶段的目标检测算法（如Faster R-CNN）来检测一张图片中的车辆。

Anchor阶段：算法首先在特征图的每个位置上放置多个预先定义的Anchor（比如，每个位置放置9个不同尺寸和长宽比的Anchor）。这些Anchor就像是一个个“锚点”，它们覆盖了图像中的不同区域和尺度。
Proposal阶段：接着，RPN网络会对这些Anchor进行初步的分类和边框回归。分类是为了判断每个Anchor是否包含车辆（即是否为正样本），而边框回归则是为了调整Anchor的位置和大小，使其更接近于真实的车辆边界框。经过这一步骤后，会得到一组数量较少的Proposal，这些Proposal更有可能包含车辆且位置更准确。

Two-Stage和Single-Stage目标检测

Two-Stage目标检测（如Faster R-CNN）：
- 第一阶段：生成Proposal。通过RPN网络对Anchor进行初步的分类和边框回归，得到可能包含目标物体的候选区域（Proposal）。
- 第二阶段：对Proposal进行分类和边框回归。将Proposal送入后续的网络中，进行更精细的分类和边框调整，得到最终的检测结果。
Single-Stage目标检测（如YOLO、SSD）：
- 这类算法没有显式的Proposal生成阶段。它们直接在特征图上进行分类和边框回归，一次性输出检测结果。虽然速度更快，但在检测精度上可能略逊于Two-Stage算法。

总结来说，Anchor和Proposal在目标检测中扮演着不同的角色。Anchor作为初始的“锚点”，为检测过程提供了基准；而Proposal则是经过初步筛选和调整后的候选区域，它们更有可能包含目标物体且数量较少。在Two-Stage目标检测算法中，Proposal的生成是一个重要的中间步骤；而在Single-Stage算法中，则直接省略了这一步骤。