深度学习——特征点检测和目标检测

特征点检测

假设你正在构建一个人脸识别应用，出于某种原因，你希望算法可以给出眼角的具体位置。眼角坐标为(𝑥, 𝑦)，你可以让神经网络的最后一层多输出两个数字𝑙𝑥和𝑙𝑦，作为眼角的坐标值。如果你想知道两只眼睛的四个眼角的具体位置，那么从左到右，依次用四个特征点来表示这四个眼角。对神经网络稍做些修改，输出第一个特征点（𝑙1𝑥，𝑙1𝑦），第二个特征点（𝑙2𝑥，𝑙2𝑦），依此类推，这四个脸部特征点的位置就可以通过神经网络输出了。

也许除了这四个特征点，你还想得到更多的特征点输出值，这些（图中眼眶上的红色特征点）都是眼睛的特征点，你还可以根据嘴部的关键点输出值来确定嘴的形状，从而判断人物是在微笑还是皱眉，也可以提取鼻子周围的关键特征点。为了便于说明，你可以设定特征点的个数，假设脸部有 64 个特征点，有些点甚至可以帮助你定义脸部轮廓或下颌轮廓。选定特征点个数，并生成包含这些特征点的标签训练集，然后利用神经网络输出脸部关键特征点的位置。
具体做法是，准备一个卷积网络和一些特征集，将人脸图片输入卷积网络，输出 1 或 0， 1 表示有人脸，0 表示没有人脸，然后输出（𝑙1𝑥，𝑙1𝑦）……直到（𝑙64𝑥，𝑙64𝑦）。这里我用𝑙代表一个特征，这里有129 个输出单元，其中1表示图片中有人脸，因为有64个特征，64×2=128，所以最终输出 128+1=129 个单元，由此实现对图片的人脸检测和定位。这只是一个识别脸部表情的基本构造模块，如果你玩过Snapchat或其它娱乐类应用，你应该对 AR（增强现实）过滤器多少有些了解，Snapchat 过滤器实现了在脸上画皇冠和其他一些特殊效果。检测脸部特征也是计算机图形效果的一个关键构造模块，比如实现脸部扭曲，头戴皇冠等等。当然为了构建这样的网络，你需要准备一个标签训练集，也就是图片𝑥和标签𝑦的集合，这些点都是人为辛苦标注的。

最后一个例子，如果你对人体姿态检测感兴趣，你还可以定义一些关键特征点，如胸部的中点，左肩，左肘，腰等等。然后通过神经网络标注人物姿态的关键特征点，再输出这些标注过的特征点，就相当于输出了人物的姿态动作。当然，要实现这个功能，你需要设定这些关键特征点，从胸部中心点(𝑙1𝑥，𝑙1𝑦)一直往下，直到(𝑙32𝑥，𝑙32𝑦)。

一旦了解如何用二维坐标系定义人物姿态，操作起来就相当简单了，批量添加输出单元，用以输出要识别的各个特征点的(𝑥, 𝑦)坐标值。要明确一点，特征点 1 的特性在所有图片中必须保持一致，就好比，特征点 1 始终是右眼的外眼角，特征点 2 是右眼的内眼角，特征点3 是左眼内眼角，特征点 4 是左眼外眼角等等。所以标签在所有图片中必须保持一致，假如你雇用他人或自己标记了一个足够大的数据集，那么神经网络便可以输出上述所有特征点，你可以利用它们实现其他有趣的效果，比如判断人物的动作姿态，识别图片中的人物表情等等。

目标检测

采用的是基于滑动窗口的目标检测算法。
假如你想构建一个汽车检测算法，步骤是，首先创建一个标签训练集，也就是𝑥和𝑦表示适当剪切的汽车图片样本，这张图片（编号 1）𝑥是一个正样本，因为它是一辆汽车图片，这几张图片（编号 2、3）也有汽车，但这两张（编号 4、5）没有汽车。出于我们对这个训练集的期望，你一开始可以使用适当剪切的图片，就是整张图片𝑥几乎都被汽车占据，你可以照张照片，然后剪切，剪掉汽车以外的部分，使汽车居于中间位置，并基本占据整张图片。有了这个标签训练集，你就可以开始训练卷积网络了，输入这些适当剪切过的图片（编号 6），卷积网络输出𝑦，0 或 1 表示图片中有汽车或没有汽车。

训练完这个卷积网络，就可以用它来实现滑动窗口目标检测，具体步骤如下：

1. 首先选定一个特定大小的窗口，比如图片下方第一个红色窗口，将这个红色小方块输入卷积神经网络，卷积网络开始进行预测，即判断红色方框内有没有汽车。滑动窗口目标检测算法接下来会继续处理第二个图像，即红色方框稍向右滑动之后的区域，并输入给卷积网络，因此输入给卷积网络的只有红色方框内的区域，再次运行卷积网络，然后处理第三个图像，依次重复操作，直到这个窗口滑过图像的每一个角落。
2. 重复上述操作，不过这次我们选择一个更大的窗口，截取更大的区域，并输入给卷积神经网络处理，你可以根据卷积网络对输入大小调整这个区域，然后输入给卷积网络，输出 0 或 1。再以某个固定步幅滑动窗口，重复以上操作，遍历整个图像，输出结果。
3. 然后第三次重复操作，这次选用更大的窗口。
   如果你这样做，不论汽车在图片的什么位置，总有一个窗口可以检测到它。
   

滑动窗口目标检测算法也有很明显的缺点，就是计算成本，因为你在图片中剪切出太多小方块，卷积网络要一个个地处理。如果你选用的步幅很大，显然会减少输入卷积网络的窗口个数，但是粗糙间隔尺寸可能会影响性能。反之，如果采用小粒度或小步幅，传递给卷积网络的小窗口会特别多，这意味着超高的计算成本。不过，庆幸的是，计算成本问题已经有了很好的解决方案，大大提高了卷积层上应用滑动窗口目标检测器的效率