YOLO與R-CNN物件偵測模型技術解析與實作

R-CNN系列模型採用兩階段方法，首先產生候選區域，再進行分類別和迴歸。雖然準確度高，但運算成本較高，限制了其實時應用。YOLO則採用單階段方法，直接預測物體位置和類別，速度更快，但準確度可能略遜於R-CNN。選擇哪種模型取決於具體應用場景對速度和精確度的要求。

R-CNN的優缺點

R-CNN在物體偵測領域取得了重要進展，包括提高了物體定位的準確性和能夠處理多個物體類別。然而，R-CNN也有一些缺點，主要是其計算成本高和需要對每個提議區域進行個別處理，這使得R-CNN相比於其他物體偵測模型更慢，限制了其在某些場景中的實時應用。

  flowchart TD
    A[影像輸入] --> B[區域提議]
    B --> C[特徵提取]
    C --> D[物體分類別]
    D --> E[邊界盒迴歸]
    E --> F[輸出結果]

圖表翻譯：

上述Mermaid圖表描述了R-CNN的工作流程，從影像輸入開始，經過區域提議、特徵提取、物體分類別和邊界盒迴歸，最終輸出物體的位置和類別。這個圖表清晰地展示了R-CNN的兩階段框架和每個階段的主要步驟。

物件偵測技術的進展

自從R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）問世以來，物件偵測技術就取得了長足的進步。R-CNN的限制促使了更快、更高效的模型的開發，例如Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN。這些模型引入了分享特徵提取、區域提案網路和畫素級別的分割能力，從而解決了R-CNN的不足。

使用R-CNN模型

我們可以從TensorFlow Hub中可用的預訓練模型中實作一個R-CNN模型。以下是使用Faster-RCNN的101層ResNet的示例程式碼：

hub_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/resnet_101/feature_vector/4"
object_detector = hub.KerasLayer(hub_url)
model = create_model()

接下來，我們可以對模型進行推理，並觀察推理時間。然後，我們可以使用以下程式碼繪製邊界框：

output_img = draw_bounding_boxes(img, detector_output, BB_COLORS, LABELS)
cv2_imshow(output_img[0])

物件偵測模型的佈署

物件偵測模型通常被佈署在遠端位置的移動裝置上。在這些情況下，網際網路連線可能完全不存在或間歇性可用。因此，使用TensorFlow Hub的URL建立物件偵測模型可能不可行。為瞭解決這個問題，我們可以預先下載模型的tar.gz檔案到裝置上，然後使用下載的模型建立物件偵測器。

TensorFlow 2 Detection Model Zoo提供了模型的tar.gz檔案，我們可以下載並解壓縮它。以下是下載和解壓縮模型的示例程式碼：

!wget -qq https://example.com/faster_rcnn_resnet101_v1_640x640_coco17_tpu-8.tar.gz
!tar -zxvf faster_rcnn_resnet101_v1_640x640_coco17_tpu-8.tar.gz

這樣，我們就可以使用下載的模型建立物件偵測器，並在裝置上進行推理。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[下載模型] --> B[解壓縮模型]
    B --> C[建立物件偵測器]
    C --> D[進行推理]

圖表顯示了下載模型、解壓縮模型、建立物件偵測器和進行推理的過程。

內容解密：

上述程式碼和過程展示瞭如何使用R-CNN模型進行物件偵測，並解決了在遠端位置佈署模型的問題。透過下載和解壓縮模型的tar.gz檔案，我們可以在裝置上建立物件偵測器，並進行推理。這個過程可以應用於各種物件偵測任務，例如影像分割、物件追蹤等。

物件偵測技術：YOLO 模型解析

在物件偵測領域中，YOLO（You Only Look Once）是一種廣受歡迎的模型。YOLO 模型的核心思想是將輸入影像分割成多個網格單元，每個單元都會預測物體的存在和特徵。這種方法使得 YOLO 能夠實作快速和準確的物體偵測。

YOLO 模型的特點

YOLO 模型使用卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）作為其基礎架構。
YOLO 將輸入影像分割成多個網格單元，每個單元都會預測物體的存在和特徵。
YOLO 使用錨框（Anchor Box）來適應不同大小和形狀的物體。
YOLO 預測每個網格單元中的物體 bounding box 和類別機率。
YOLO 使用非最大抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）來過濾掉重複的偵測結果。

YOLO 模型的優點

YOLO 模型的單次傳遞方法使得它能夠實作快速的物體偵測。
YOLO 能夠捕捉到物體之間的上下文關係，從而提高偵測的準確性。

YOLO 模型的演進

YOLOv1：YOLO 的第一個版本，實作了單階段物體偵測的概念。
YOLOv2：引入了錨框和 Darknet-19 架構，提高了物體偵測的準確性。
YOLOv3：使用了 Darknet-53 架構和多尺度偵測，實作了 state-of-the-art 的準確性和實時效能。
YOLOv8：最新的 YOLO 版本，支援多種視覺任務，包括物體偵測、分割、姿勢估計、追蹤和分類別。

使用 YOLO 模型

由於 TensorFlow Hub 中沒有預先訓練好的 YOLO 模型，我們可以使用 OpenCV 的 DNN 模組來載入預先訓練好的 YOLO 模型。
YOLO 的創造者 Joseph Redmon 維護著 Darknet 神經網路框架，該框架包含了 YOLO 的實作。

YOLO 模型的實作

import cv2
import numpy as np

# 載入 YOLO 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# 載入類別名稱
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 載入影像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 取得影像的高度和寬度
height, width, _ = img.shape

# 將影像轉換為 blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 將 blob 輸入到 YOLO 模型中
net.setInput(blob)
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())

# 處理輸出結果
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5 and class_id == 0:
            # 取得 bounding box 的坐標
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)
            x = int(center_x - w / 2)
            y = int(center_y - h / 2)
            # 畫出 bounding box
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            # 顯示類別名稱和信心度
            cv2.putText(img, f"{classes[class_id]} {confidence:.2f}", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

# 顯示影像
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

圖表翻譯：

YOLO 模型的架構如下所示：

  graph LR
    A[輸入影像] --> B[網格單元]
    B --> C[錨框]
    C --> D[物體 bounding box 和類別機率]
    D --> E[非最大抑制]
    E --> F[輸出結果]

YOLO 模型的實作過程包括將輸入影像分割成網格單元，預測每個網格單元中的物體 bounding box 和類別機率，使用錨框來適應不同大小和形狀的物體，最後使用非最大抑制來過濾掉重複的偵測結果。

使用YOLO3進行物體偵測

在本文中，我們將使用YOLO3（You Only Look Once）模型進行物體偵測。YOLO3是一種實時物體偵測演算法，能夠快速地偵測影像中的物體。

下載預訓練模型

首先，我們需要下載YOLO3的預訓練模型。預訓練模型包括組態檔案（yolov3.cfg）和權重檔案（yolov3.weights）。我們可以使用以下命令下載這些檔案：

!wget -qq https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov3.cfg
!wget -qq https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

下載類別名稱檔案

接下來，我們需要下載類別名稱檔案（coco.names）。這個檔案包含了80個類別的名稱，每個類別一行。可以使用以下命令下載：

!wget -qq https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/data/coco.names

讀取影像和類別名稱

現在，我們可以讀取影像和類別名稱檔案。使用OpenCV函式庫讀取影像，並將其resize到640x640的大小：

img = cv2.imread("horse.jpg")
img = cv2.resize(img, dsize=(640, 640))
cv2_imshow(img)

然後，讀取類別名稱檔案並建立一個LABELS列表：

LABELS = []
with open("coco.names", "r") as f:
    for line in f.readlines():
        LABELS.append(line.strip())

載入YOLO3模型

現在，我們可以載入YOLO3模型了。使用OpenCV的DNN模組載入模型：

net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

進行物體偵測

有了模型和影像，我們就可以進行物體偵測了。使用以下程式碼進行偵測：

blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())

處理偵測結果

最後，我們需要處理偵測結果。使用以下程式碼繪製偵測到的物體：

for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5 and class_id == 0:
            # 繪製偵測到的物體
            x, y, w, h = detection[0:4] * np.array([416, 416, 416, 416])
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(img, f"Class {class_id}", (x, y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)
cv2_imshow(img)

這就是使用YOLO3進行物體偵測的基本步驟。您可以根據自己的需求修改程式碼以進行更複雜的物體偵測任務。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[影像輸入] --> B[影像預處理]
    B --> C[YOLO3模型]
    C --> D[物體偵測]
    D --> E[繪製偵測結果]
    E --> F[輸出結果]

在這個圖表中，我們可以看到YOLO3模型的基本流程。從影像輸入開始，經過影像預處理、YOLO3模型、物體偵測、繪製偵測結果，最終輸出結果。

影像預處理與 Darknet 模型讀取

在進行物體偵測之前，我們需要對影像進行預處理，並讀取 Darknet 模型。以下是預處理和模型讀取的步驟。

讀取類別標籤

首先，我們需要讀取類別標籤檔案 coco.names，並將其儲存在 LABELS 列表中。

with open("/content/coco.names", "r") as file:
    for line in file:
        LABELS.append(line.strip())

這樣，我們就可以得到 80 個類別標籤。

讀取 Darknet 模型

接下來，我們需要讀取 Darknet 模型檔案 yolov3.cfg 和 yolov3.weights，並使用 cv2.dnn.readNetFromDarknet() 函式讀取模型。

model = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')

這樣，我們就可以得到 Darknet 模型。

影像預處理

Darknet 模型需要輸入影像為 4D NumPy 陣列，具有 (images, channels, width, height) 的維度。因此，我們需要對影像進行預處理。

prep_img = img / 255.0
prep_img = prep_img.transpose(2, 0, 1)
prep_img = np.expand_dims(prep_img, 0)

這樣，我們就可以得到預處理後的影像 prep_img。

內容解密：

img / 255.0 進行影像歸一化，將影像的畫素值縮放到 [0, 1] 的範圍內。
prep_img.transpose(2, 0, 1) 將影像的軸向進行轉置，將通道訊息放在最前面。
np.expand_dims(prep_img, 0) 在影像陣列的最前面增加一個維度，表示影像的批次大小。

Mermaid 圖表

  flowchart TD
    A[影像] --> B[歸一化]
    B --> C[轉置]
    C --> D[增加批次維度]
    D --> E[預處理後影像]

圖表翻譯：

這個圖表展示了影像預處理的過程。首先，影像進行歸一化，然後進行轉置，最後增加批次維度，得到預處理後的影像。這個過程是為了滿足 Darknet 模型的輸入要求。

物體偵測模型的輸出層分析

在進行物體偵測任務時，瞭解模型的輸出層結構是非常重要的。這些輸出層直接影響著我們能夠從模型中取得什麼樣的資訊。讓我們深入探討一下YOLO（You Only Look Once）模型的輸出層。

YOLO模型的輸出層

YOLO模型是一種實時物體偵測系統，它將影像分割成多個網格，並預測每個網格中物體的類別和位置。YOLO模型的輸出層根據物體的大小分為三個不同的層，每個層負責偵測不同大小的物體。這意味著YOLO模型的輸出是一個三元組，每個元組包含了對於大、中、小物體的偵測結果。

輸出層的結構

每個輸出層包含了多個向量，每個向量的長度為85。這85個值可以分為以下幾部分：

邊界框資訊：前4個值代表了邊界框的中心X坐標、中心Y坐標、寬度和高度。
信心度：第5個值代表了信心度，即模型對於這個邊界框中含有物體的信心程度。
類別信心度：後80個值代表了對於每個類別的信心度，總共有80個類別。

Darknet YOLO的特點

Darknet YOLO與其他物體偵測模型不同，它傳回邊界框的中心坐標（X，Y），而不是左上角和右下角的坐標。這是一個重要的特點，因為它直接影響著我們如何處理和解釋模型的輸出。

程式碼實作

在實作YOLO模型時，首先需要取得輸出層的名稱。這可以透過getUnconnectedOutLayersNames()函式來實作。然後，將輸入影像傳入模型，並使用forward()函式進行前向傳播，以計算輸出。需要注意的是，必須傳入輸出層的名稱以取得正確的輸出。

# 取得輸出層的名稱
output_layers = model.getUnconnectedOutLayersNames()

# 設定輸入影像
model.setInput(prep_img)

# 進行前向傳播
detector_output = model.forward(output_layers)

輸出層的視覺化

透過列印預output_layers變數，可以看到輸出層的名稱。這對於理解模型的結構和輸出非常重要。

物體偵測輸出處理

在進行物體偵測任務時，神經網路的輸出通常包括 bounding box 的坐標、信心度（confidence scores）以及類別編號（class IDs）。以下是如何從偵測器的輸出中提取這些資訊的步驟。

輸出形狀

首先，瞭解偵測器的輸出形狀是非常重要的。這通常涉及到多維陣列，包含了每個預測的 bounding box、信心度和類別編號。圖 6.25 展示了輸出的形狀，以幫助您更好地理解這些輸出。

提取 bounding box 和信心度

為了從偵測器的輸出中提取有用的資訊，我們需要撰寫一個函式。這個函式將會迭代偵測器的輸出，並根據預設的信心度閾值（threshold）來過濾結果。

import numpy as np

def get_bounding_boxes(detector_outputs, img, confidence_threshold=0.5):
    """
    從偵測器的輸出中提取 bounding box、信心度和類別編號。

    引數：
    - detector_outputs：偵測器的輸出。
    - img：原始影像，用於獲取影像的寬度和高度。
    - confidence_threshold：信心度閾值，預設為 0.5。

    回傳：
    - bounding_boxes：提取的 bounding box 座標。
    - confidences：對應的信心度。
    - class_ids：對應的類別編號。
    """
    bounding_boxes = []
    confidences = []
    class_ids = []

    # 獲取影像的寬度和高度
    (H, W) = img.shape[:2]

    # 迭代偵測器的輸出
    for output in detector_outputs:
        for detection in output:
            # 提取信心度分數
            detection_scores = detection[5:]

            # 獲取類別編號和信心度
            class_id = np.argmax(detection_scores)
            confidence = detection_scores[class_id]

            # 根據信心度閾值過濾結果
            if confidence > confidence_threshold:
                # 計算 bounding box 的座標
                # 注意：這裡的座標計算可能需要根據您的模型輸出進行調整
                box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
                (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")

                # 更新 bounding box、信心度和類別編號列表
                bounding_boxes.append([centerX, centerY, width, height])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(class_id)

    return bounding_boxes, confidences, class_ids

圖表翻譯

此圖示範瞭如何從偵測器的輸出中提取 bounding box、信心度和類別編號的過程。這個過程涉及到迭代偵測器的輸出，根據信心度閾值過濾結果，並計算 bounding box 的座標。

  flowchart TD
    A[輸入偵測器輸出] --> B[迭代輸出]
    B --> C[提取信心度分數]
    C --> D[獲取類別編號和信心度]
    D --> E[根據信心度閾值過濾]
    E --> F[計算 bounding box 座標]
    F --> G[更新 bounding box、信心度和類別編號列表]
    G --> H[輸出結果]

圖表翻譯

此流程圖描述了從偵測器的輸出中提取有用資訊的步驟。首先，輸入偵測器的輸出，然後迭代這些輸出。接下來，提取信心度分數，獲取類別編號和信心度。根據信心度閾值過濾結果，然後計算 bounding box 的座標。最後，更新 bounding box、信心度和類別編號列表，並輸出結果。

物體偵測座標轉換

在進行物體偵測時，經常需要將偵測到的座標轉換為影像的實際尺寸。這個過程涉及到將預測的座標從比例值轉換為實際的畫素座標。

座標轉換公式

假設 detection 是一個包含物體偵測資訊的陣列，包含四個元素：detection[0]、detection[1]、detection[2] 和 detection[3]，分別代表物體的中心 x 坐標、中心 y 坐標、寬度和高度的比例值。W 和 H 分別代表影像的寬度和高度。

import numpy as np

# 定義影像的寬度和高度
W = 640
H = 480

# 定義偵測到的座標
detection = np.array([0.5, 0.5, 0.2, 0.2])  # 例子值

# 轉換座標
centerX, centerY, width, height = np.array([
    detection[0] * W,
    detection[1] * H,
    detection[2] * W,
    detection[3] * H
])

解釋轉換過程

centerX 的計算：detection[0] 是物體中心 x 坐標的比例值，乘以影像寬度 W 可得出實際的 x 坐標。
centerY 的計算：detection[1] 是物體中心 y 坐標的比例值，乘以影像高度 H 可得出實際的 y 坐標。
width 的計算：detection[2] 是物體寬度的比例值，乘以影像寬度 W 可得出實際的寬度。
height 的計算：detection[3] 是物體高度的比例值，乘以影像高度 H 可得出實際的高度。

圖表翻譯

  flowchart TD
    A[偵測座標] --> B[轉換公式]
    B --> C[實際座標]
    C --> D[影像處理]

這個流程圖描述了從偵測座標到實際座標的轉換過程，並進一步應用於影像處理。轉換公式是核心步驟，負責將比例值轉換為實際的畫素座標。

物體偵測結果處理

在進行物體偵測後，需要對偵測結果進行處理，以提取出有用的資訊。以下是處理偵測結果的步驟：

1. 迴圈迭代偵測結果

首先，需要迴圈迭代偵測結果中的每一層輸出，然後對每一層輸出中的每個偵測結果進行處理。

從技術架構視角來看，R-CNN系列模型的演進歷程清晰地展現了物件偵測技術的發展脈絡。分析R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN到YOLO等模型的架構演變，可以發現，效能提升的關鍵在於區域提議網路的引入、特徵提取的分享以及單階段偵測策略的應用。然而，模型的複雜度和佈署成本也隨之提升，需要在準確性、速度和資源消耗之間取得平衡。技術限制的深析顯示，邊緣裝置佈署、輕量化模型設計和模型泛化能力仍是目前技術發展的瓶頸。展望未來，玄貓認為，隨著模型壓縮技術的進步和邊緣運算的普及，更輕量、更高效的物件偵測模型將成為主流，同時，結合更多情境資訊的多模態偵測技術也將蓬勃發展，為更多應用場景賦能。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。