多尺度目标检测

多尺度锚框

减少图像上的锚框数量并不困难。 比如，我们可以在输入图像中均匀采样一小部分像素，并以它们为中心生成锚框。 此外，在不同尺度下，我们可以生成不同数量和不同大小的锚框。 直观地说，比起较大的目标，较小的目标在图像上出现的可能性更多样。 例如，$1 \times 1$、$1 \times 2$和$2 \times 2$的目标可以分别以4、2和1种可能的方式出现在$2 \times 2$图像上。 因此，当使用较小的锚框检测较小的物体时，我们可以采样更多的区域，而对于较大的物体，我们可以采样较少的区域。

def display_anchors(fmap_w, fmap_h, s):
    d2l.set_figsize()
    # 前两个维度上的值不影响输出
    fmap = torch.zeros((1, 10, fmap_h, fmap_w))
    anchors = d2l.multibox_prior(fmap, sizes=s, ratios=[1, 2, 0.5])
    bbox_scale = torch.tensor((w, h, w, h))
    d2l.show_bboxes(d2l.plt.imshow(img).axes,
                    anchors[0] * bbox_scale)

以下是不同参数的锚框结果：

display_anchors(fmap_w=4, fmap_h=4, s=[0.15])

display_anchors(fmap_w=2, fmap_h=2, s=[0.4])

display_anchors(fmap_w=1, fmap_h=1, s=[0.8])

多尺度检测

多尺度检测基于一个假设：特征图在相同空间位置的$c$个单元在输入图像上的感受野相同，它们表征了同一感受野内的输入图像信息。

因此，我们可以将特征图在同一空间位置的$c$个单元变换为使用此空间位置生成的$a$个锚框类别和偏移量。 本质上，我们用输入图像在某个感受野区域内的信息，来预测输入图像上与该区域位置相近的锚框类别和偏移量。

当不同层的特征图在输入图像上分别拥有不同大小的感受野时，它们可以用于检测不同大小的目标。 例如，我们可以设计一个神经网络，其中靠近输出层的特征图单元具有更宽的感受野，这样它们就可以从输入图像中检测到较大的目标。

简言之，我们可以利用深层神经网络在多个层次上对图像进行分层表示，从而实现多尺度目标检测。

小结

• 在多个尺度下，我们可以生成不同尺寸的锚框来检测不同尺寸的目标。
• 通过定义特征图的形状，我们可以决定任何图像上均匀采样的锚框的中心。
• 我们使用输入图像在某个感受野区域内的信息，来预测输入图像上与该区域位置相近的锚框类别和偏移量。
• 我们可以通过深入学习，在多个层次上的图像分层表示进行多尺度目标检测。

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