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1、基于滑动窗口的目标检测算法

首先固定一个于滑动窗口区域，然后将滑动窗口在图像上按照指定步长进行滑动，对于每一的滑动得到区域进行预测，判断该区域中存在目标的概率。

调整滑动窗口的大小、滑动步长，继续以同样的方式滑动，预测。

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。

另外，滑动窗本身窗口大小大部分情况下并不完全贴合目标尺度；一张图滑动窗预测后，会输出多个结果，需对输出结果做NMS（非极大值抑制），再作为最终输出结果。

2、卷积的滑动窗口实现

构建滑动窗口的卷积应用，首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层。具体做法：使用1*1卷积替换全连接层。

假设对象检测算法输入一个14×14×3的图像，输出为4类别(可以是行人、汽车、摩托车和背景或其它对象)的y。我们使用卷积层对全连接层进行替换。

为什么需要使用卷积层对全连接层进行替换？

1、全连接层打破了卷积后的feature map位置映射关系；

2、全连接层的运算量非常大，使用卷积操作进行替换，提升速度。

使用400个5×5×16卷积替换第一个FC层，使用400个1×1×400卷积替换第二个FC层，最后经由1×1过滤器的处理，得到一个softmax激活值，通过卷积网络，我们最终得到这个1×1×4的输出层，而不是这4个数字。

经典部分：

假设输入给卷积网络的图片大小是 14×14×3，测试集图片是 16×16×3，现在给这个输入图片加上黄色条块，在最初的滑动窗口算法中，你会把这片蓝色区域输入卷积网络（红色笔标记）生成 0 或 1 分类。接着滑动窗口，步幅为 2 个像素，向右滑动 2 个像素，将这个绿框区域输入给卷积网络，运行整个卷积网络，得到另外一个标签 0 或 1。继续将这个橘色区域输入给卷积网络，卷积后得到另一个标签，最后对右下方的紫色区域进行最后一次卷积操作。

我们在这个 16×16×3 的小图像上滑动窗口，卷积网络运行了 4 次，于是输出了了 4 个标签。

 结果发现，这 4 次卷积操作中很多计算都是重复的。所以执行滑动窗口的卷积时使得卷积网络在这 4 次前向传播过程中共享很多计算，最终得到2×2×4 的输出层。

最终，在输出层这 4 个子方块中，蓝色的是图像左上部分14×14 的输出（红色箭头标识），右上角方块是图像右上部分（绿色箭头标识）的对应输出，左下角方块是输入层左下角（橘色箭头标识），也就是这个 14×14 区域经过卷积网络处理后的结果，同样，右下角这个方块是卷积网络处理输入层右下角 14×14 区域(紫色箭头标识)的结果。

结论：

卷积操作的原理是我们不需要把输入图像分割成四个子集，分别执行前向传播， 而是把它们作为一张图片输入给卷积网络进行计算，其中的公共区域可以共享很多计算，就像这里我们看到的这个 4 个 14×14 的方块一样。

同样，假如对一个 28×28×3 的图片应用滑动窗口操作，如果以同样的方式运行前向传播，最后得到 8×8×4 的结果。跟上一个范例一样，以 14×14 区域滑动窗口，首先在这个区域应用滑动窗口，其结果对应输出层的左上角部分。接着以大小为2 的步幅不断地向右移动窗口，直到第 8 个单元格，得到输出层的第一行。然后向图片下方移动，最终输出这个 8×8×4 的结果。因为最大池化参数为 2，相当于以大小为 2 的步幅在原始图片上应用神经网络。

总结一下滑动窗口的实现过程，在图片上剪切出一块区域，假设它的大小是 14×14，把它输入到卷积网络。继续输入下一块区域，大小同样是 14×14，重复操作，直到某个区域识别到汽车。

但是正如在前一页所看到的，我们不能依靠连续的卷积操作来识别图片中的汽车，比如，我们可以对大小为 28×28 的整张图片进行卷积操作，一次得到所有预测值，如果足够幸运，神经网络便可以识别出汽车的位置。

 以上就是在卷积层上应用滑动窗口算法的内容，它提高了整个算法的效率。不过这种算法仍然存在一个缺点，就是边界框的位置可能不够准确。下节课，我们将学习如何解决这个问题。

在训练阶段的输入是14×14×3的输入图像，然后经过一系列的卷积运算，得到1×1×4的输出。对于检测阶段，在这个16×16×3的小图像上滑动窗口，卷积网络运行了4次，于是输出了了4个标签。该卷积操作的原理是我们不需要把输入图像分割成四个子集，分别执行前向传播，而是把它们作为一张图片输入给卷积网络进行计算，其中的公共区域可以共享很多计算，就像这里我们看到的这个4个14×14的方块一样。