自动驾驶（三十三）---------车位识别

      车位识别感触很深，分为两个角度，从停车场角度：地磁检测、摄像头检测。从车辆角度：摄像头、超声波；

      在我实习期间，做过地磁检测，那时还是职场小白，发生了很多有趣的事，同时也是一生中最痛苦的时段，感慨良多，一晃五年多，尘满面、鬓如霜。

       本文只从车辆角度视觉角度，检测车道线，市面上有些基于传统VC的方法，我相信效果肯定一般，还是专注于深度学习的方法吧。对于摄像头标定、透视变换、坐标变换也不再本文讨论范围之内，这些基础知识出门左转，前面的blog有很多，这里涉及视觉识别和图像级定位。

       车位识别有两种思路：在鱼眼图片基础上识别、在俯视图基础上做识别。两者在计算车位坐标，都会受到鱼眼畸变影响，不同的是，在鱼眼基础上识别，缺少了车位四个角点的矩形约束，在俯视图上识别会带有矩形约束。

       这里通过介绍mask RCNN来介绍深度学习对车位的识别，为了介绍Mask RCNN，我们先介绍一些简单的网络模型，一步步进化到MaskRCNN；

1. RCNN

       选择性搜索：我们不使用暴力方法，而是用候选区域方法创建目标检测的感兴趣区域（ROI）。我们首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域，我们首先对较小的组进行分组。我们继续合并区域，直到所有区域都结合在一起。下图第一行展示了如何使区域增长，第二行中的蓝色矩形代表合并过程中所有可能的 ROI。

        R-CNN 利用候选区域方法创建了约 2000 个 ROI。这些区域被转换为固定大小的图像，并分别馈送到卷积神经网络中。该网络架构后面会跟几个全连接层，以实现目标分类并提炼边界框。

      通过使用更少且更高质量的 ROI，R-CNN 要比滑动窗口方法更快速、更准确。候选区域方法有非常高的计算复杂度。为了加速这个过程，我们通常会使用计算量较少的候选区域选择方法构建 ROI，并在后面使用线性回归器（使用全连接层）进一步提炼边界框。

2. Faster RCNN

       Faster RCNN是两阶段的目标检测算法，包括阶段一的Region proposal以及阶段二的bounding box回归和分类。用一张图来直观展示Faster RCNN的整个流程：

        1. Conv layers。作为一种CNN网络目标检测方法，Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps。该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层。

        2.Region Proposal Networks。RPN网络用于生成region proposals。该层通过softmax判断anchors属于positive或者negative，再利用bounding box regression修正anchors获得精确的proposals。

        3.Roi Pooling。该层收集输入的feature maps和proposals，综合这些信息后提取proposal feature maps，送入后续全连接层判定目标类别。

        4.Classification。利用proposal feature maps计算proposal的类别，同时再次bounding box regression获得检测框最终的精确位置。

3. ResNet-FPN

        多尺度检测在目标检测中变得越来越重要，对小目标的检测尤其如此。图片金字塔一直都是机器视觉的常用手段，FPN结构中包括自下而上，自上而下和横向连接三个部分，如下图所示。这种结构可以将各个层级的特征进行融合，使其同时具有强语义信息和强空间信息，在特征学习中算是一把利器了。

       FPN实际上是一种通用架构，可以结合各种骨架网络使用，比如VGG，ResNet等。Mask RCNN文章中使用了ResNNet-FPN网络结构。

3、ResNet-FPN+Fast RCNN

        将ResNet-FPN和Fast RCNN进行结合，实际上就是Faster RCNN的了，但与最初的Faster RCNN不同的是，FPN产生了特征金字塔  ，而并非只是一个feature map。金字塔经过RPN之后会产生很多region proposal。这些region proposal是分别由  经过RPN产生的，但用于输入到Fast RCNN中的是 ，也就是说要在  中根据region proposal切出ROI进行后续的分类和回归预测。问题来了，我们要选择哪个feature map来切出这些ROI区域呢？实际上，我们会选择最合适的尺度的feature map来切ROI。具体来说，我们通过一个公式来决定宽w和高h的ROI到底要从哪个 来切：

       这里224表示用于预训练的ImageNet图片的大小。  表示面积为  的ROI所应该在的层级。作者将  设置为4，也就是说  的ROI应该从 P4 中切出来。假设ROI的scale小于224（比如说是112 * 112），  ，就意味着要从更高分辨率的  中产生。另外，k 值会做取整处理，防止结果不是整数。这种做法很合理，大尺度的ROI要从低分辨率的feature map上切，有利于检测大目标，小尺度的ROI要从高分辨率的feature map上切，有利于检测小目标。

4. ResNet-FPN+Fast RCNN+mask

        我们再进一步，将ResNet-FPN+Fast RCNN+mask，则得到了最终的Mask RCNN，如下图：

      Mask RCNN的构建很简单，只是在ROI pooling（实际上用到的是ROIAlign，后面会讲到）之后添加卷积层，进行mask预测的任务。下面总结一下Mask RCNN的网络：

1. 骨干网络ResNet-FPN，用于特征提取，另外，ResNet还可以是：ResNet-50,ResNet-101,ResNeXt-50,ResNeXt-101；
2. 头部网络，包括边界框识别（分类和回归）+mask预测。头部结构见下图：