深度学习给目标检测带来的变革
人脸检测作为一种特定类型目标的检测任务，一方面具有其自己鲜明的特点，需要考虑人脸这一目标的特殊性，另一方面其也和其它类型目标的检测任务具有一定的共性，能够直接借鉴在通用目标检测方法上的研究经验。
目标检测任务作为一个分类问题，其不仅受益于计算机视觉领域相关技术的不断发展，在机器学习领域的研究进展同样也对目标检测任务具有推波助澜的作用。事实上，从2006年开始逐步蔓延开的深度学习大爆发给目标检测的研究带来了强劲的助推力,使得通用的目标检测以及各种特定类型目标的检测任务得到了跨越式地发展。
从神经网络到深度学习
深度学习本质上并不是一项新的技术，作为其物理核心的神经网络早在上个世纪中叶就已经有人开始研究，并且在上世纪末已经经历过一次研究高潮。赢咖4注册
从“深度学习”这一字面上可以看到，神经网络改头换面重出江湖，关键在一个“深”字上。神经网络是一种受大脑结构启发而设计出的层级模型，其由一系列按照一定规则相连接的节点组成，形成一种层次化的结构。最简单的一个神经网络只包含3层：输入层、隐层（和外部的输入、输出没有直接关联）和输出层，相邻两层之间的节点通过有向边相连接，其中每条边对应有一个权值。
为了说明神经网络所表示的函数，我们考虑一个更为简单的结构：只有一个输入层和一个输出层，其中输入层有 d 个节点,输出层只有一个节点，这个节点和所有的输入层节点相连。输入层节点从外部接受输入x = (x1, x2, · · · , xd)，其和输出层节点的连接对应的权值是 w = (w1, w2, · · · , wd)，输出层节点会对自己的输入做一个变换 g，得到输出 y，那么有
其中变换 g 通常称为节点的激活函数,是一个非线性函数,如
通常我们还会在求和时增加一个偏置项 b，即有
类似地,我们可以写出 3 层神经网络所表示的函数
其中 W2 和 W3 分别是输入层节点与隐层节点之间、隐层节点和输出层节点之间的连接的权值所构成的矩阵，而 b2 和 b3 则是对应的偏置项所构成的向量。依次类推，我们可以推广到 n 层的神经网络。可以看到，神经网络有一个非常大的特点，就是非线性激活函数的引入和层层嵌套，这使得其能够表示高度非线性(相对于输入而言)的函数，因而对于复杂的数据变化模式具有更强的建模能力。
早期的神经网络一般层数比较少（如3层的浅层网络），因为多层的深度网络学习起来非常困难，在各种任务上难以取得令人满意的表现，这一状况直到 2006 年才被打破。在2006年，机器学习领域的泰斗 Geoffrey E.Hinton 教授在《科学》杂志上发表了题为《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》的论文，这一工作为深度网络的学习提供了一种有效的解决方案：采用无监督的方式对网络进行逐层预训练，从而打开了学习深度网络的大门。在接下来的几年中，人们对深度网络的热情已经高涨到了无以复加的地步，有关设计和学习深度网络的各种问题也逐一被解决，从初始化方式到优化方法，从激活函数到网络结构，科研工作者们对此产生了全方位的研究，使得深度网络的训练能够做得又快又好。由于对神经网络本身的探讨并不在本文所涉及的范畴之内，因此这里不再展开讨论，读者只需要将神经网络看成是一种具有更强非线性建模能力的模型即可。
神经网络分为很多种，上面提到的只是其中最简单一种：前馈神经网络——也经常被简称为神经网络，因此神经网络这个名字很多时候指的仅仅是前馈网络这一种。在计算机视觉领域，应用最成功的一种神经网络是卷积神经网络（CNN），其最大的特点就是引入了卷积操作，将前馈网络中的全连接替换为局部连接，在不同的连接之间进行权值共享——将一个卷积核作用于一张图像时，卷积核就像检测时的观察窗口，其从图像的左上角逐步滑动到右下角，其滑动的每个位置对应于一个输出节点，这个节点只和窗口内的输入节点（图像上每一个点都对应于一个输入节点）相连接，而不同输出节点和对应输入节点连接的权值是相同的。
卷积神经网络在处理图像问题上具有得天独厚的优势，因为卷积操作可以自然地保留图像的空间信息，其只作用域局部，因而输出节点的空间结构和输入节点的空间结构是对应的，而前馈神经网络则做不到这一点：输入节点的排列顺序甚至可以是任意的，只要相应地调换连接的权值,就能保证输出不变。CNN早在上世纪末就由著名的机器学习研究者Yann LeCun设计出来，并应用于手写数字的识别问题，不过其在计算机视觉领域大规模得到应用则源于2012年CNN在一般的图像分类任务上的巨大成功。
R-CNN 系列
在2013年底，深度学习给目标检测任务点起了一把火，这个火种就是R-CNN，其中R对应于“Region(区域)”，意指CNN以图像区域作为输入，这个工作最终发展成了一个系列，也启发和衍生出了大量的后续工作，这一场大火简直烧红了计算机视觉领域的半边天。
R-CNN的提出变革了目标检测方法中很多旧有的做法，同时在标准的目标检测评测数据集上使检测精度得到了前所未有的提升。在检测方法上的变革，首当其冲的是抛弃了滑动窗口范式，取而代之的是一个新的生成候选窗口的环节。对于给定的图像，不再用一个滑动窗口去对图像进行扫描，枚举所有可能的情况，而是采用某种方式“提名”出一些候选窗口，在获得对待检测目标可接受的召回率的前提下，候选窗口的数量可以控制在几千个或者几百个。从某种意义上讲，VJ 人脸检测器中多个分类器相级联，每一级分类器都在为接下来的一级分类器提名候选窗口，但是这和 R-CNN 所采用的生成候选窗口的方式有一个重要的区别：实际上所有的窗口仍然都被检查了一遍，只是不断在排除，这是一种减法式的方案。相比之下，R-CNN 采用的候选窗口生成方式，是根据图像的某些特征来猜测可能有哪些地方存在待检测的目标，以及这些目标有多大，这是一种从无到有的加法式的方案。Selective Search是一种典型的候选窗口生成方法，其采用了图像分割的思路，简单地说，Selective Search方法先基于各种颜色特征将图像划分为多个小块，然后自底向上地对不同的块进行合并，在这个过程中，合并前后的每一个块都对应于一个候选窗口，最后挑出最有可能包含待检测目标的窗口作为候选窗口。
除了引入候选窗口生成方法，第二点非常大的改变在特征提取上：不再采用人工设计的特征，而是用 CNN来自动学习特征。特征提取过程就是从原始的输入图像（像素颜色值构成的矩阵）变换到特征向量的过程，之前的如 Haar 特征等是科研工作者根据自己的经验和对研究对象的认识设计出来的，换言之人工定义了一个变换，而新的做法是只限定这个变换能够用CNN来表示——事实上 CNN 已经可以表示足够多足够复杂的变换,而不具体设计特征提取的细节，用训练数据来取代人的角色。这种自动学习特征的做法是深度学习一个非常鲜明的特色。自动去学习合适的特征,这种做法的好处和让分类器自动去学习自己的参数的好处是类似的，不仅避免了人工干预，解放了人力，而且有利于学习到更契合实际数据和目标的特征来，特征提取和分类两个环节可以相互促进，相辅相成；不过缺点也是有的，自动学习出的特征往往可解释性比较差，不能让人直观地去理解为什么这样提取出特征会更好，另外就是对训练集会产生一定程度的依赖。
还有一点值得一提的是，R-CNN在检测过程中引入了一个新的环节：边框回归（友情提醒：“框”念第四声，不是多音字！），检测不再仅仅是一个分类问题，它还是一个回归问题——回归和分类的区别就在于回归模型输出的不是离散的类别标签，而是连续的实数值。边框回归指的是在给定窗口的基础上去预测真实检测框的位置和大小，也就是说，有了候选窗口之后，如果其被判别成了一个人脸窗口，那就会进一步被调整以得到更加精确的位置和大小——和待检测目标贴合得更好。边框回归一方面提供了一个新的角度来定义检测任务，另一方面对于提高检测结果的精确度有比较显著的作用。
用R-CNN进行目标检测的流程是：先采用如 Selective Search等方法生成候选窗口，然后用学习好的CNN提取候选窗口对应的特征，接着训练分类器基于提取的特征对候选窗口进行分类，最后对判别为人脸的窗口采用边框回归进行修正。
虽然R-CNN带来了目标检测精度的一次巨大提升，然而由于所采用的候选窗口生成方法和深度网络都具有比较高的计算复杂度，因而检测速度非常慢。为了解决R-CNN的速度问题,紧接着出现了Fast R-CNN和Faster R-CNN，从名字上可以看到,它们的速度一个比一个快。第一步加速是采用了类似于 VJ 人脸检测器中积分图的策略,积分图是对应整张输入图像计算的，它就像一张表,在提取单个窗口的特征时，直接通过查表来获取所需要的数据，然后进行简单的计算即可，在R-CNN中每个候选窗口都需要单独通过CNN来提取特征，当两个窗口之间有重叠部分时，重叠部分实际上被重复计算了两次，而在 Fast R-CNN 中，直接以整张图像作为输入，先得到整张图对应的卷积特征图，然后对于每一个候选窗口，在提取特征时直接去整张图对应的卷积特征图上取出窗口对应的区域，从而避免重复计算，之后只需要通过所谓的RoIPooling层来将所有的区域放缩到相同大小即可，这一策略的使用可以提供几十甚至上百倍的加速。第二步加速，Fast R-CNN利用了一种名为 SVD 的矩阵分解技术，其作用是将一个大的矩阵(近似)拆解为三个小的矩阵的乘积，使得拆解之后三个矩阵的元素数目远小于原来大矩阵的元素数目，从而达到在计算矩阵乘法时降低计算量的目的，通过将 SVD应用于全连接层的权值矩阵，处理一张图片所需要的时间能够降低30%。
第三步加速，Faster R-CNN开始着眼于生成候选窗口的环节，其采用 CNN 来生成候选窗口，同时让其和分类、边框回归所使用的 CNN 共享卷积层，这样使得两个步骤中可以使用同样的卷积特征图，从而极大地减少计算量。
除了采用各种策略进行加速，从R-CNN到Faster R-CNN，检测的框架和网络结构也在不断发生改变。R-CNN从整体框架上来说，和传统的检测方法没有本质区别，不同的环节由单独的模块来完成：一个模块生成候选窗口（Selective Search），一个模块进行特征提取（CNN），一个模块对窗口进行分类（SVM），除此之外还增加了一个模块做边框回归。到Fast R-CNN的时候，后面三个模块合并成了一个模块，全部都用CNN来完成,因此整个系统实际上只剩下两个模块：一个模块生成候选窗口，另一个模块直接对窗口进行分类和修正。再到Faster R-CNN，所有的模块都整合到了一个CNN中来完成，形成了一种端到端的框架：直接从输入图像通过一个模型得到最终的检测结果，这种多任务在同一个模型中共同学习的做法，能够有效利用任务之间的相关性，达到相辅相成、相得益彰的效果。从 R-CNN 到 Faster R-CNN，这是一个化零为整的过程，其之所以能够成功，一方面得益于CNN强大的非线性建模能力，能够学习出契合各种不同子任务的特征，另一方面也是因为人们认识和思考检测问题的角度在不断发生改变，打破旧有滑动窗口的框架，将检测看成一个回归问题，不同任务之间的耦合。尽管目前 Faster R-CNN在速度上仍然无法和采用非深度学习方法的检测器相比,但是随着硬件计算能力的不断提升和新的CNN加速策略的接连出现，速度问题在不久的将来一定能够得到解决。
