cs231n_2018_lecture11_notes_rnn视觉应用
这章节主要讲解RNN能在计算机视觉领域完成什么任务。
目前为止好像都是以线性分类器作基础讲解神经网络的，具体实现比如网络最后一层有4096神经元而我们要做个10分类，那么需要添加10个神经元与前面的4096个神经元全连接，这样输出的10个数值看作是类别得分，分类的概念在之前讲过。但应用绝非局限于图像分类任务。这里就要介绍另外两个常见任务：检测detection和分割segmentation。展开可以分为1.单目标检测（Classification + Localizatio）；2.多目标检测object detection；3.语义分割semantic segmentation；4.实例分割instance segmentation。
应用1.语义分割semantic segmentation
该任务即从给定的一幅图中按像素点分类，但不同于普通图像分类输出一维标量，它输出的是二维的分割图。
解决方案一：滑动窗口Sliding Window
解决方案二：全卷积Fully Convolutional
解决方案三：全卷积Fully Convolutional+downsampling+upsampling
可参考论文：Long, Shelhamer, and Darrell, “Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation”, CVPR 2015
Noh et al, “Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation”, ICCV 2015
其中上采样upsampling的方法思路基本为刚开始怎样下采样的，然后就采取逆过程完成上采样。
pooling对应逆过程unpooling：
strided convolution对应逆过程transpose convolution/deconvolution：
应用2.三维重建Multi-view 3D Reconstruction
由应用1发展而来？该任务即给出一个对象的几种视角的二维图像从而绘制出立体视图。可参考论文有：Choy, C. B., Xu, D., Gwak, J., Chen, K., & Savarese, S. (2016, October). 3d-r2n2: A unified approach for single and multi-view ; 3d object reconstruction. In European Conference on Computer Vision (pp. 628-644). Springer, Cham.
实现手段：
实现效果：
应用3.单目标检测（Classification + Localization）
该任务的目的是实现单个目标的识别、定位，一条神经网络实现图像分类，一条神经网络实现目标定位：
分类问题一直有说，输入图片输出物体的类别；对定位问题的解决思路看下面应用4的解决方案一和二，输入图片输出方框在图片中的位置。
应用4.多目标检测
解决方案一：回归思想
解决方案二：滑动窗口
仍然将定位问题看作回归，不同的是不再输入整幅图像，而是取大小不同的框，让框出现在不同地方截取图像，在每个框上判断类别，记录得分，并记录框的顶点位置信息。
针对滑动窗口带来的数量灾难问题，有提出“Region Proposals ”，具体实现方法有比如“Selective Search”、“EdgeBoxes”，可以参考论文：Alexe et al, “Measuring the objectness of image windows”, TPAMI 2012 ；Uijlings et al, “Selective Search for Object Recognition”, IJCV 2013 ；Cheng et al, “BING: Binarized normed gradients for objectness estimation at 300fps”, CVPR 2014 ；Zitnick and Dollar, “Edge boxes: Locating object proposals from edges”, ECCV 2014 .
解决方案三：R-CNN
使用了Region Proposals，利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口(几千甚至几百）的情况下保持较高的召回率（Recall）。
Selective Search + CNN + SVM+Bbox reg
1.在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索Selective Search)
2.每个候选框内图像块缩放至相同大小，并输入到CNN内进行特征提取
3.对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类
4.对于属于某一类别的候选框，用回归器进一步调整其位置
(该四点总结摘自原文：https://blog.****.net/v_JULY_v/article/details/80170182）
解决方案四：Fast R-CNN
Selective Search + CNN + ROI+(softmax+Box reg)
1.在图像中确定约1000-2000个候选框 (使用选择性搜索Selective Search)
2.对整张图片输进CNN，得到feature map
3.找到每个候选框在feature map上的映射patch，将此patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP layer和之后的层
4.对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类
5.对于属于某一类别的候选框，用回归器进一步调整其位置
(该5点总结摘自原文：https://blog.****.net/v_JULY_v/article/details/80170182）
解决方案五：Faster R-CNN
CNN+RPN + CNN + ROI+(RPN loss)+(NN loss)
1.对整张图片输进CNN，得到feature map
2.卷积特征输入到RPN，得到候选框的特征信息
3.对候选框中提取出的特征，使用分类器判别是否属于一个特定类
4.对于属于某一类别的候选框，用回归器进一步调整其位置
(该4点总结摘自原文：https://blog.****.net/v_JULY_v/article/details/80170182）
解决方案六：Mask R-CNN（目前表现最好？）
解决方案七：YOLO / SSD
不使用proposals的加速。（那么怎么优化的？待学习理解）(YOLO->将图像划分成7*7的网格，使用了回归思想，精度没有faster r-cnn高但速度很快;SSD->YOLO的回归思想+Faster R-CNN的Anchor机制)
对目标检测的网络结构总结：
可以看看这篇博客对目标检测的总结！
应用5.密集字幕Dense Captioning
该任务集成了目标检测object detection和图像字幕image caption。
应用6.VisualGenome
由应用5发展而来。
应用7.Scene Graph Generation
由应用5发展而来。
应用8.立体目标检测
跟应用4的差别在一此处不是用矩形框标出目标位置，而是用立体框标出整个目标空间。
解决方案一：Monocular Camera
解决方案二：Camera + LiDAR
解决方案三：RGB-Depth Camera