图像中瑕疵检测
1.概述
瑕疵检测是机器视觉任务中的一条分支，在技术发展的过程中对于图片处理的方式往往使用CNN（卷积神经网络）作为处理模型，毫无疑问CNN的在处理图像方面有着独特的优势，通过设置卷积核我们可以使得计算机提取图像的特征数据，再通过延伸纵向的网络模型增加网络神经元的个数，可以很好地让网络模型识别图片中的内容，所以说CNN在图像分类和识别当中都有着很好的效果，在实践过程中也有着很不错的表现。但是在图像瑕疵检测的任务中，我们不能单纯地使用CNN来提取特征，通过整体的图像特征来预测图片中瑕疵的信息，因为图片中瑕疵的信息站整体图片信息的比例很小，在这种情况下模型很容易忽略了这部分信息，但是我们恰好想要预测的就是这些内容。
2.瑕疵检测的开山鼻祖RCNN
在机器视觉发展的过程中，为了很好地处理包含重要信息的区域像素，应运而生RCNN（基于区域的卷积神经网络）模型，它的工作流程如下图所示。
RCNN是CNN在图像检测中的一种扩展，用以弥补图像在小范围区域中的信息忽略的问题。其核心的思想是滑动窗口块的设置，在这里不过多赘述（参照论文《Region-Based Convolutional Networks for
Accurate Object Detection and Segmentation》）过程简述如下：在图片中自定义一个滑动窗口，利用这个滑动窗口从图像的开始位置进行扫描分析，在滑动窗口取出的这部分像素中，通过卷积等一系列操作，提取特征，再分析框选这部分内容中是否包含物体、包含哪种物体得出结果。当然这种模型显然的弊端就是自定义窗口的大小，窗口太大会造成模型预测不准确，窗口太小则会造成时间上的开销。如何权衡这些部分，就涉及到YOLO的内容了。
3.YOLO
YOLO（You Only Look Once），源自于《Y ou Only Look Once:
Unified, Real-Time Object Detection》这篇论文，它是在RCNN的基础上做出了很大的改进。
传统目标检测系统采用deformable parts models (DPM)方法，通过滑动框方法提出目标区域，然后采用分类器来实现识别。近期的R-CNN类方法采用region proposal methods，首先生成潜在的bounding boxes，然后采用分类器识别这些bounding boxes区域。最后通过post-processing来去除重复bounding boxes来进行优化。这类方法流程复杂，存在速度慢和训练困难的问题。
YOLO采用单个卷积神经网络来预测多个bounding boxes和类别概率，如图1-1所示。本方法相对于传统方法有如下有优点：
一，非常快。YOLO预测流程简单，速度很快。我们的基础版在Titan X GPU上可以达到45帧/s； 快速版可以达到150帧/s。因此，YOLO可以实现实时检测。
二，YOLO采用全图信息来进行预测。与滑动窗口方法和region proposal-based方法不同，YOLO在训练和预测过程中可以利用全图信息。Fast R-CNN检测方法会错误的将背景中的斑块检测为目标，原因在于Fast R-CNN在检测中无法看到全局图像。相对于Fast R-CNN，YOLO背景预测错误率低一半。
三，YOLO可以学习到目标的概括信息（generalizable representation），具有一定普适性。我们采用自然图片训练YOLO，然后采用艺术图像来预测。YOLO比其它目标检测方法（DPM和R-CNN）准确率高很多。
YOLO的准确率没有最好的检测系统准确率高。YOLO可以快速识别图像中的目标，但是准确定位目标（特别是小目标）有点困难。
3.1网络结构
模型采用卷积神经网络结构。开始的卷积层提取图像特征，全连接层预测输出概率。模型结构类似于GoogleNet，如图3所示。作者还训练了YOLO的快速版本（fast YOLO）。Fast YOLO模型卷积层和filter更少。最终输出为7×7×30的tensor。
3.2检测过程
YOLO首先将图像分为S×S的格子（grid cell）。如果一个目标的中心落入格子，该格子就负责检测该目标。每一个格子（grid cell）预测bounding boxes（B）和该boxes的置信值（confidence score）。置信值代表box包含一个目标的置信度。然后，我们定义置信值为[公式]。如果没有目标，置信值为零。另外，我们希望预测的置信值和ground truth的intersection over union (IOU)相同。
每一个bounding box包含5个值：x，y，w，h和confidence。（x，y）代表与格子相关的box的中心。（w，h）为与全图信息相关的box的宽和高。confidence代表预测boxes的IOU和gound truth。
每个格子（grid cell）预测条件概率值C。概率值C代表了格子包含一个目标的概率，每一格子只预测一类概率。在测试时，每个box通过类别概率和box置信度相乘来得到特定类别置信分数：
这个分数代表该类别出现在box中的概率和box和目标的合适度。在PASCAL VOC数据集上评价时，我们采用S=7,B=2，C=20（该数据集包含20个类别），最终预测结果为7×7×30的tensor。
