这篇文章主要介绍“深度学习的对象检测有几种方法，怎样实现的”，有一些人在深度学习的对象检测有几种方法，怎样实现的的问题上存在疑惑，接下来小编就给大家来介绍一下相关的内容，希望对大家解答有帮助，有这个方面学习需要的朋友就继续往下看吧。

使用深度学习和 OpenCV 进行目标检测

基于深度学习的对象检测时，您可能会遇到三种主要的对象检测方法：

Faster R-CNNs (Ren et al., 2015)

You Only Look Once (YOLO) (Redmon et al., 2015)

Single Shot Detectors (SSD)（Liu 等人，2015 年）

Faster R-CNNs 可能是使用深度学习进行对象检测最“听说”的方法；然而，该技术可能难以理解（特别是对于深度学习的初学者）、难以实施且难以训练。

此外，即使使用“更快”的 R-CNN 实现（其中“R”代表“区域提议”），算法也可能非常慢，大约为 7 FPS。

如果追求纯粹的速度，那么我们倾向于使用 YOLO，因为这种算法要快得多，能够在 Titan X GPU 上处理 40-90 FPS。 YOLO 的超快变体甚至可以达到 155 FPS。

YOLO 的问题在于它的准确性不高。

最初由 Google 开发的 SSD 是两者之间的平衡。该算法比 Faster R-CNN 更直接。

MobileNets：高效（深度）神经网络

在构建对象检测网络时，我们通常使用现有的网络架构，例如 VGG 或 ResNet，这些网络架构可能非常大，大约 200-500MB。 由于其庞大的规模和由此产生的计算数量，诸如此类的网络架构不适合资源受限的设备。 相反，我们可以使用 Google 研究人员的另一篇论文 MobileNets（Howard 等人，2017 年）。我们称这些网络为“MobileNets”，因为它们专为资源受限的设备而设计，例如您的智能手机。 MobileNet 与传统 CNN 的不同之处在于使用了深度可分离卷积。 深度可分离卷积背后的一般思想是将卷积分成两个阶段：

• 3×3 深度卷积。
• 随后是 1×1 逐点卷积。

这使我们能够实际减少网络中的参数数量。 问题是牺牲了准确性——MobileNets 通常不如它们的大哥们准确…… ……但它们的资源效率要高得多。

使用 OpenCV 进行基于深度学习的对象检测

MobileNet SSD 首先在 COCO 数据集（上下文中的常见对象）上进行训练，然后在 PASCAL VOC 上进行微调，达到 72.7% mAP（平均精度）。

因此，我们可以检测图像中的 20 个对象（背景类为 +1），包括飞机、自行车、鸟、船、瓶子、公共汽车、汽车、猫、椅子、牛、餐桌、狗、马、摩托车、人、盆栽 植物、羊、沙发、火车和电视显示器。

在本节中，我们将使用 OpenCV 中的 MobileNet SSD + 深度神经网络 (dnn) 模块来构建我们的目标检测器。

打开一个新文件，将其命名为 object_detection.py ，并插入以下代码：

import numpy as np
import cv2
if __name__=="__main__":
	image_name = '11.jpg'
	prototxt = 'MobileNetSSD_deploy.prototxt.txt'
	model_path = 'MobileNetSSD_deploy.caffemodel'
	confidence_ta = 0.2
	# 初始化MobileNet SSD训练的类标签列表
	# 检测，然后为每个类生成一组边界框颜色
	CLASSES = ["background", "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat",
			   "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable",
			   "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep",
			   "sofa", "train", "tvmonitor"]
    COLORS = np.random.uniform(0, 255, size=(len(CLASSES), 3))

导入需要的包。

定义全局参数：

• image_name：输入图像的路径。
• prototxt ：Caffe prototxt 文件的路径。
• model_path ：预训练模型的路径。
• confidence_ta ：过滤弱检测的最小概率阈值。 默认值为 20%。

接下来，让我们初始化类标签和边界框颜色。

	# load our serialized model from disk
	print("[INFO] loading model...")
	net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model_path)
	# 加载输入图像并为图像构造一个输入blob
	# 将大小调整为固定的300x300像素。
	# （注意：SSD模型的输入是300x300像素）
	image = cv2.imread(image_name)
	(h, w) = image.shape[:2]
	blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 0.007843,
								 (300, 300), 127.5)
	# 通过网络传递blob并获得检测结果和
	# 预测
	print("[INFO] computing object detections...")
	net.setInput(blob)
	detections = net.forward()

从磁盘加载模型。

读取图片。

提取高度和宽度（第 35 行），并从图像中计算一个 300 x 300 像素的 blob。

将blob放入神经网络。

计算输入的前向传递，将结果存储为 detections。

	# 循环检测结果
	for i in np.arange(0, detections.shape[2]):
		# 提取与数据相关的置信度（即概率）
		# 预测
		confidence = detections[0, 0, i, 2]
		# 通过确保“置信度”来过滤掉弱检测
		# 大于最小置信度
		if confidence > confidence_ta:
			# 从`detections`中提取类标签的索引，
			# 然后计算物体边界框的 (x, y) 坐标
			idx = int(detections[0, 0, i, 1])
			box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
			(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
			# 显示预测
			label = "{}: {:.2f}%".format(CLASSES[idx], confidence * 100)
			print("[INFO] {}".format(label))
			cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY),
						  COLORS[idx], 2)
			y = startY - 15 if startY - 15 > 15 else startY + 15
			cv2.putText(image, label, (startX, y),
						cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, COLORS[idx], 2)
	# show the output image
	cv2.imshow("Output", image)
	cv2.imwrite("output.jpg", image)
	cv2.waitKey(0)

循环检测，首先我们提取置信度值。

如果置信度高于我们的最小阈值，我们提取类标签索引并计算检测到的对象周围的边界框。

然后，提取框的 (x, y) 坐标，我们将很快使用它来绘制矩形和显示文本。

接下来，构建一个包含 CLASS 名称和置信度的文本标签。

使用标签，将其打印到终端，然后使用之前提取的 (x, y) 坐标在对象周围绘制一个彩色矩形。

通常，希望标签显示在矩形上方，但如果没有空间，我们会将其显示在矩形顶部下方。

最后，使用刚刚计算的 y 值将彩色文本覆盖到图像上。

运行结果：

使用 OpenCV 检测视频

打开一个新文件，将其命名为 video_object_detection.py ，并插入以下代码：

video_name = '12.mkv'
prototxt = 'MobileNetSSD_deploy.prototxt.txt'
model_path = 'MobileNetSSD_deploy.caffemodel'
confidence_ta = 0.2

# initialize the list of class labels MobileNet SSD was trained to
# detect, then generate a set of bounding box colors for each class
CLASSES = ["background", "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat",
           "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable",
           "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep",
           "sofa", "train", "tvmonitor"]
COLORS = np.random.uniform(0, 255, size=(len(CLASSES), 3))

# load our serialized model from disk
print("[INFO] loading model...")
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model_path)

# initialze the video stream, allow the camera to sensor to warmup,
# and initlaize the FPS counter
print('[INFO] starting video stream...')
vs = cv2.VideoCapture(video_name)
fps = 30    #保存视频的FPS，可以适当调整
size=(600,325)
fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
videowrite=cv2.VideoWriter('output.avi',fourcc,fps,size)
time.sleep(2.0)

定义全局参数：

• video_name：输入视频的路径。
• prototxt ：Caffe prototxt 文件的路径。
• model_path ：预训练模型的路径。
• confidence_ta ：过滤弱检测的最小概率阈值。 默认值为 20%。

接下来，让我们初始化类标签和边界框颜色。

加载模型。

初始化VideoCapture对象。

设置VideoWriter对象以及参数。size的大小由下面的代码决定，需要保持一致，否则不能保存视频。

接下就是循环视频的帧，然后输入到检测器进行检测，这一部分的逻辑和图像检测一致。代码如下：

# loop over the frames from the video stream
while True:
    ret_val, frame = vs.read()
    if ret_val is False:
        break
    frame = imutils.resize(frame, width=1080)
    print(frame.shape)
    # grab the frame dimentions and convert it to a blob
    (h, w) = frame.shape[:2]
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)

    # pass the blob through the network and obtain the detections and predictions
    net.setInput(blob)
    detections = net.forward()

    # loop over the detections
    for i in np.arange(0, detections.shape[2]):
        # extract the confidence (i.e., probability) associated with
        # the prediction
        confidence = detections[0, 0, i, 2]

        # filter out weak detections by ensuring the `confidence` is
        # greater than the minimum confidence
        if confidence > confidence_ta:
            # extract the index of the class label from the
            # `detections`, then compute the (x, y)-coordinates of
            # the bounding box for the object
            idx = int(detections[0, 0, i, 1])
            box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
            (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")

            # draw the prediction on the frame
            label = "{}: {:.2f}%".format(CLASSES[idx],
                                         confidence * 100)
            cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY),
                          COLORS[idx], 2)
            y = startY - 15 if startY - 15 > 15 else startY + 15
            cv2.putText(frame, label, (startX, y),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, COLORS[idx], 2)
    # show the output frame
    cv2.imshow("Frame", frame)
    videowrite.write(frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    # if the `q` key was pressed, break from the loop
    if key == ord("q"):
        break
videowrite.release()
# do a bit of cleanup
cv2.destroyAllWindows()
vs.release()

运行结果：

https://www.bilibili.com/video/BV19i4y197kh?spm_id_from=333.999.0.0 

上述内容具有一定的借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考，希望能对大家有帮助，想要了解更多"深度学习的对象检测有几种方法，怎样实现的"的内容，大家可以关注群英网络的其它相关文章。

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