深度学习在计算机视觉中的应用长篇综述

深度学习在计算机视觉中的应用长篇综述

前言

ImageNet比赛，使深度学习在计算机视觉领域在全世界名声大震，由此人工智能的全球大爆发。第一个研究CNN的专家使Yann LeCun，现就职于Facebook和纽约大学。第一个CNN模型就是Yann LeCun发明出来的，即LeNet，解决图像数字识别。CNN非常合适2-D信号的处理任务，RNN呢，是时域上的拓展。

CNN在计算机视觉应用成功，最大的一个原因是，图像数据的特征设计，即特征描述，一致时计算机视觉头疼的问题。在深度学习突破之前的10多年，最成功的图像特征设计（hand crafted feature）是SIFT，还要著名的Bag of visual words，一种VQ方法。后来大家把CNN模型和SIFT比较，发现结构还很像。

CNN从AlexNet之后，新模型如雨后春笋，几乎每天都有新发现。比如，ZFNet（也称MatNet），VGGNet，NIN，GoogleNet（Inception），Highway Network，ResNet，DenseNet，Se-Net（Squeeze

and Excitation Net），。。。，基本上都是在ImageNet先出名的。

列表回顾一下：

1）AlexNet，第一个深度学习CNN

2）ZFNet，采用DeconvNet和visualization技术可以监控学习过程

3）VGGNet，采用小波滤波器33去取代大滤波器5%和7*7而降低计算复杂度

4）GoogleNet推广NIN思路定义Inception基本模块（采用多尺度变换和不同大小滤波器组合，即11，33，5*5）构建模型。

5）Highway

Networks借鉴了RNN里面LSTM的gaiting单元

6）ResNet是革命性的工作，借鉴了Highway Networks的skip connection想法，可以训练大深度的模型提升性能，计算复杂度更小

7）Inception-V3/4用17和15取代大滤波器55和77，1*1滤波器做之前的特征瓶颈，这样卷积操作编程跨通道（cross channel）的相关操作

8）DenseNet主要通过跨层链接解决vanishing gradient问题

9）SE-Net是针对特征选择的设计，gating机制还是被采用

10）Attention机制也是借鉴于LSTM，实现object-aware的context模型。

具体应用领域也出现了不少成功的模型，比如：

1） detection问题的R-CNN，fast-RCNN，faster-RCNN，SSD，YOLO，RetinaNet，CornerNet等

2） 解决Segmentation问题的FCN，DeepLab，Parsenet，Segnet，Mask

RCNN，RefineNet，PSPNet，U-Net等

3） 处理激光雷达点云数据的VoxelNet，PointNet，BirdNet，LMNet，RT3D，PIXOR，YOLO3D等

4） 实现激光雷达和图像融合人的PointFusion，RoarNet，PointRCNN，AVOD等

5） 做图像处理的DeHazeNet，SRCNN（super-resolution），DeepContour，DeepEdge等

6） 2.5

D视觉的MatchNet，DeepFlow，FlowNet等

7） 3-D重建的PoseNet，VINet，Perspective

Transformer Net，SfMNet，CNN-SLAM，SurfaceNet，3D-R2N2，MVSNet等

8） 解决模型压缩精简的MobileNet，ShuffleNet，EffNet，SqueezeNet等

图像处理/视频处理（计算机视觉的底层）

图像处理，视频处理，是工业的基础，电视，手机照像/摄像头等等，度离不开传统方法已经慢慢成熟了，经验变得比较重要，芯片集成度越来越高，基本上再去研究的人越来越少了。经典的ISP，A3，都是现成的，当然，做的不好的，也很难和别人竞争，成本都降不下来。

这是一个典型成像处理的流程图：

经典的ISP流程图如下：

图像处理，根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是我们说的3D重建，是指回复信号的原始信息，比如，去噪声，内插。这本是一个逆问题，所以没有约束或者假设条件是无解的。比如，去噪最常见的假设就是高斯噪声，内插实际上是回复高频信号，可以假设边缘连续性和灰度相关性，著名的TV（total variation）等等。

以前最成功的方法基本上是信号处理，机器学习也有过，信号处理的约束条件编程了贝叶斯规则的先验知识，比如，sparse coding/dictionary learning，MRF/CRF之类，现在从传统机器学习方法过渡到深度学习也是正常的。

去噪/去雾/去模糊/去鬼影

先给出一个encoder-decoder network的AR-CNN模型（AR=Artifact Reduction）

这是一个图像处理通用型的模型框架：

Bilateral filter是很有名的图像滤波器，这里先给出一个受此启发的CNN模型做图像增强的示例。

前面说过内插的目的是回复失去的高频信息，这里一个做SR的模型就是在学习图像的高频分量：

修补/恢复/着色

用于修补的基于GAN思想的Encoder-Decoder Network模型：

用于灰度图像着色（8比特的灰度空间扩展到24比特的RGB空间）的模型框架：

计算机视觉的预处理（2-D）

计算机视觉需要图像预处理，比如，特征提取，包括特征点，边缘和轮廓之类。以前做跟踪和三维重建，首先就得提取特征。特征点以前成功的就是SIFT/SURF/FAST之类，现在完全可通过CNN西南工程特征图来定义。

边缘和轮廓的提取是一个非常tricky的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale space）。以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一些图像处理功能关掉，原因是造成了特征畸变。现在CNN这种天然的特征描述机制，给图像预处理提供了不错的工具，它能将图像处理和视觉预处理合二为一。

1） 特征提取

LIFT（Learned Invariant Feature

Transform）模型，就是在模仿SIFT：

2） 边缘/轮廓提取

一个轮廓检测的encoder-decoder network模型：

3） 特征匹配

这里给出一个做匹配的模型MatchNet：

2.5-D计算机视觉（不是3D）

涉及到视差或者2-D运动的部分一般称为2.5-D空间。这个部分和前面的2-D问题是一样的，作为重建任务也是逆问题，需要约束条件求解优化解，比如，TV，GraphCut。一段时间（特别是Marr时代）计算机视觉工作，就是解决约束条件下的优化问题。

后来，随机概率和贝叶斯估计大行其事，约束条件变成了先验知识（prior），计算机数额圈里写文章要是没有P（Probability）和B（Bayes），都不好意思发。像SVM，Boosting，Graphical Model，Random Forest，BP（Belief Propagation），CRF（Conditional Random Field），Mixture of Gaussians，MCMC，Sparse Coding等，都曾是计算机视觉的宠儿，现在轮到CNN出彩）。

深度学习是相当暴力的，以前分析的什么约束，先验知识在这里统统扔一边，只要有图像数据就可以和传统机器学习方法拼一把。

1） 运动/光流估计

传统方法包括局部法和全局法，这里CNN取代的就是全局法。

这里是一个光流估计的模型：

2） 视差/深度图估计

深度图估计和运动估计是类似问题，唯一不同的是单目可以估计深度图，而运动不行。

这是一个双目估计深度图的模型：

而这个是单目估计深度图的模型：巧妙的是，这里利用双目数据深度图估计的非监督学习。

另外一个单目深度估计的模型：也是利用双目的几何约束做非监督学习。

3） 视频去隔行/内插帧

Dinterlacing和Framerate upconversion视频处理的经典问题，当年你Sony和Samsung这些电视生产厂商这方面下了很大的功夫，著名的NXP（从Philips公司spin-off），当年有个牛逼的算法在这个模块挣了不少钱。

基本传统方法都是采用运动估计和补偿的方法，俗称MEMC，所以将它归类为2.5-D。前面运动估计已经用深度学习求解了，仙子啊这两个问题自然也是。

首先，看一个MEMC模型：

这是做Deinterlacing的一个模型：

这是Nvidia的Framerate Upconversion方面模型：

因为采用optic flow方法做插值，另外附上它的flow estimation模型：就是一个沙漏（hourglass）模式：

1） 新视觉图像生成

前面介绍单目估计深度图时，其实已经看到采用inverse warping方法做新视觉的示例，在IBR领域，有一个分支Depth Image-based Rending（DIBR）。相应地，采用深度图做合成图像，也属于2.5-D空间。在电视领域，曾经在3-D电视界采用这种方法自动从单镜头视频，生成立体镜头节目。以前也用过机器学习，YouTube当年采用image search方法做深度图预测，提供2D-3D的内容服务，但性能不好。

这是一个产生新视觉的模型：

而这个从单镜头视频生成立体视频的模型：

有做编码/解码的，也是采用涌动或者相似变换为基础，但西南给你不如传统方法。

3-D视觉，基于多视角（MVS）/运动（SFM）的重建，后者也叫SLAM。

这部分就是经典的计算机视觉问题：3-D重建。

基本上可以分为两种路径：一是多视角重建，二是运动重建。前一个有一个经典的方法MVS（multiple view stereo），就是多帧匹配，是双目匹配的推广，这样才有CNN来解决也合理。当年CMU在Superbowl展示的三维重建和视角转化，轰动一时，就是基于此路径，但最终没有被产品化（技术转让了）。

后一个在机器人领域称为SLAM，有滤波法和关键帧法两种，后者精度高，在稀疏特征点的基础上可以采用BA（Bundle Adjustment），著名的方法如PTAM，ORB-SLAM1/2，LSD-SLAM，KinectFusion（RGB-D），LOAM和Velodyne SLAM（LiDAR）等。如今SLAM已经成为AR产业的瓶颈，看看MagicLeap和Hololens，大家不能总是在平面检测基础上安一个虚拟物体吧，真正的虚实结合是一个普通的真是环境才行。

特征点匹配，真贱运动估计，Loop Closure检测这些模块都可以才有CNN模型解决，那么SLAM/SFM/VO就进入CNN的探索区域。

1） 标定

Calibration是计算机视觉的经典问题，摄像头作为传感器的视觉系统，首要任务就是要确定自己观测数据和3D世界坐标系的关系，即标定。摄像头标定要确定两部分参数，一是内参数，二是外参数。对于有多个传感器的视觉系统，比如深度测距仪，以前有Kinect RGB-D，现在有Velodyne激光雷达，它们相互之间的坐标关系是标定的任务。

外参数标定的完成帮助是校准数据，比如，激光雷达的点云，RGB-D的深度图，还有摄像头的图像像素集，它们一定存在一个最佳匹配标准，这就可而已提供数据训练NN模型来完成。而标定参数就是NN模型回归输出的结果。

这里是一个激光雷达和摄像头标定的系统框图：

它的模型CalibNet结构视图：

2） Visual

Odometry（VO）

VO属于SLAM的一部分，只是估计自身运动和姿态变化。VO是特斯拉的前Autopilot2.0负责人David Nister创立的，他之前以两帧图像计算Essential Matrix的5点算法而出名，现在是Nvidia的自动驾驶负责人，公司VP。

这里是一个和惯导数据结合的VIO（Visual-Inertial Odometry）NN模型：

这是著名的AR创业公司MagicLeap提出的VO模型：两部分组成，即特征提取和匹配（Homography）。

顺便加一个，激光雷达数据做Odometry的CNN模型：

3） SLAM（Mono，Stereo，RGB-D，LiDAR）/SFM

运动恢复结构是基于背景不动的前提，计算机视觉的同行喜欢SFM这个术语，而机器人的peers称为SLAM。SLAM比较看重工程化的解决方案，SFM理论上贡献大。

先看一个单摄像头的SFM系统框图：

它的NN模型SFM-Net，包括Motion和Structure两部分：

再附上一个SLAM的模型CNN-SLAM：主要是加上一个单目深度图估计的CNN模块。

这是一个用CNN的基于LiDAR的Locaization方法：不仅需要点云数据，还输入反射值灰度图。

图像像素运动是optic flow，而3-D场景的运动称之为scene flow，如果有激光雷达的点云数据，后者的估计可以通过ICP实现，这里给出一个CNN模型的实现方法FlowNet3D，是PointNet的扩展：

4） MVS

MVS的传统方法可以分成两种：region growing和depth-fusion，前者有著名的PMVS，后者有KinectFusion，CNN模型求解MVS的方法就是基于此。

先看看一个做MVS任务的基于RNN中的LSTM的3D-R2N2模型：

它的系统框图如下：

UIUC/Facebook合作的DeepMVS模型：

这是它们的系统框图：

现在看到的是Berkeley分校Malik组提供的LSM（Learnt Stereo Machine）模型：

下面是最近香港权龙教育组提取的MVSNet模型：

核心部分是计算机视觉的高层：环境理解。

这部分是深度学习在计算机视觉最先触及，并展示强大实力的部分。出色的工作太多，是大家关注和追棒的，而且有不少分析和总结文章，所以这里不会重复过多，只是简单回顾一下。

1） 语义分割/实例分割（Semantic/Instance Segmentation）

语义分割最早成功应用CNN的模型应该是FCN（Fully

Convolution Network），由Berkeley分校的研究人员提出。它是一种pixel2pixel的学习方法，之后各种演变模型，现在都可以把它们归类于Encoder-Decoder

Network。

下面是CVPR的一篇论文，总结自动驾驶的实时语义分割算法时给出的框图：

其中Encoder部分特别采用了MobileNet和ShuffleNet。

实例分割是特殊的语义分割，结合了目标检测，可以说是带有明确的轮廓的目标检测，其代表就是Mask R-CNN，一个是何凯明去FB之后的第一杰作。

这是一个借鉴目标检测算法SSD的实例分割模型：

而下面这个是从目标检测算法Faster-CNN演变的实例分割模型MaskLab，论文发表在去年CVPR18：

这是它修正Mask的方法示意图：

这是一个基于3D点云的语义分割NN模型：

2） 检测/识别（特别例子：人脸）

目标检测的开拓性工作应该是Berkeley分校Malik组出来的，即两步法的r-CNN（Region-based CNN），借用了传统方法中的Region Proposal。之后不断改进的有fast RCNN和faster RCNN，每次都有新点子，真是群星闪耀的感觉。

一步法的工作，有名的就是SSD（Single Shot Detection）和YOLO（You Only Look Once），期间何凯明针对one-stage和two-stage方法的各自优缺点引进一个focal Loss，构建的新方法叫RetinaNet，而后来YOLOv3基本也解决了精度低的弱点。

发一个算法草图（有些方法没有包括在里面，比如densebox，deepbox，R-FCN，FPN等等）。

ImageNet本身就是一个1000多种物体识别比赛，一般公布的top 5的结果（可见最早精度有多低。CNN在ImageNet的发展史，就是它在图像识别的一段近5年的历史了）。

激光雷达点云数据的处理，无论识别，还是分割，有PointNet以及改进的CNN模型。

基于点云做目标识别的例子有Apple公司研究人员发表的VoxelNet模型：

将点云和RGB图像结合的目标检测CNN模型示例如下：

顺便提一下人脸识别，因为是对人脸个体书香判别，所以这个课题应该算fine grained recognition。就好像对狗或者马这种动物继续判别它的品种，都是细分的。

人脸识别分为人脸验证（face verification）和人脸确认（face identification）。前者是指两个人是不是同一个人，1-to-1 mapping，后者是确定一个人是一群人中的某个，1-to-many

mapping。以前经常有报道机器人的人脸识别比人强了，都是指前者，加入后者的话，那谁能像机器一样识别万人的人脸数据库呢？何况中国公安不的数据高达亿级的数量级。

一个完整的人脸识别系统，需要完成人脸检测和人脸校准（face alignment），而后者是需要人脸关键点（facial landmarks）的检测，也是可以基于CNN模型来做。这里以FB的Deep

Face模型为例吧，给出一个人脸识别的系统框图：

人脸检测新模型：Selective Refinement Network

一个基于facial landmarks做校准的模型：

顺便提一下，旷世科技的Pyramid模型和商汤科技的DeepID2模型（一共发布过4个DeepID版本）依次如图：

3） 跟踪（特别例子：人体姿态/骨架）

目标跟踪是一个递推估计问题，根据以前的图像帧目标检测的信息推算，当前目标的位置甚至大小/姿态。有一阵子，跟踪和检测变得混为一谈即所谓tracking by detection，跟踪也可以看出一个目标分割（前后景而言）/识别问题。

跟踪是短时（short term）邻域的检测，而一般的检测是长时（long term）大范围的检测。跟踪的困难在于目标的遮挡（分部分还是全部），背景复杂（相似目标存在），快速（fast）亿级突变（agile）运动等。比如，跟踪人脸，当转90度成侧脸时，就会有以上这些问题。

跟踪方法有一个需要区分的点，多目标（MOT），还是单目标（SOT）跟踪器。单目标不会考虑目标之间的干扰和耦合，而多目标跟踪会考虑目标的出现，消失，亿级相互较糊和制约，保证跟踪各个目标的唯一性时算法设计的前提。

跟踪目标是多样的，一般是考虑缸体，还是柔体模型。跟踪可以是基于图像的，或者激光雷达点云的，前者还要考虑目标在图像中大小的变化，姿态的变化，难度更多。

基于以上特点，跟踪可以用CNN或者RNN模型求解，跟踪目标的描述本身就是NN模型的优势，检测也罢，分割或识别也罢，都不是问题。运动特性的描述也可以借鉴RNN模型，不过，目前看到的结果，这部分不必传统方法好多少。

先看一个单目跟踪的CNN模型：

一个基于R-CNN检测模型扩展的单目标跟踪方法：

多目标跟踪的一个例子：

一个基于RNN的多目标跟踪模型：

补充一个基于RGB图像和3D点云的目标跟踪NN模型：

顺便谈一下人体姿态和骨架跟踪问题。以前传统方法在人体姿态估计花了很大力气，单效果不好，提出了part-based目标模型，比如constellation model，pictorial structure，implicit shape model，deformable model等等。

CMU提出一个方法，基于Part Affinity Fields（PAF）来个i及人体姿态和骨架，速度非常快。PAF是一个非参数描述模型，用来将图像像素和人体各肢体相关起来，看它的架构如图，采用的是two

branch CNN结构，联合学习各纸条的相关性和位置。

下面这个额是其中爽不图形匹配（Bipartie matching）苏安发的示意图。

这种多目标快速姿态跟踪的实现对人体行为的理解是非常重要的工具。

计算机视觉的推广领域

选了深度学习在4个计算机视觉应用。在CNN或者RNN火之前，这些应用已经存在，单识别分类任务上性能有限。自动驾驶的应用在其它文章上讲，这里忽略。

1） 内容检索

CBIR（Content-based Image Retrieval）有两波人搞，一波是计算机科学的，把这个问题当数据库看待；另一波人是电子过程的，认为是图像匹配问题。刚开始大家也是对这个问题的semantic gap比较头疼，用了feature，比如颜色，纹理，轮廓，甚至layout，效果真不咋样。

后来有了SIFT，用了Information Retrieval的概念Bag of Words，加上inverted Indexing，TF-IDF（term frequency-inverse document frequency），hashing 之类的技术变得好多了，每年ACM MM会议上一堆的paper。深度学习进来，主要扮演特征描述的角色。

这是一个CBIR采用CNN的框架：

这个展示的是image matching用于CBIR的CNN模型：

2） 增强现实

AR一开始就不好做，不说VR那部分的问题，主要是实质时性要求高，无论识别，还是运动/姿态估计，精度都不好。现在计算机硬件发展了，计算速度提高了，加上深度学习让识别变得落地容易了，最近越来越热，无论是姿态估计，还是特征匹配（定位），都变得容易些了。

这个框架是Google Glass的AR应用平台，其中几个模块都可以基于CNN实现：

下面给出的是camera motion的encoder-decoder network框架：三个模型串联，其中一个有迭代。

下面的模型展示了特征提取和描述的作用，AR中直接可以做relocalization。

3） 内容加注/描述

Caption ing是计算机视觉和NLP的结合。可以把它当成一个检索任务，也可以说是一个翻译工作。深度学习，就是来帮助建立一个语言模型并取样产生描述。

4） 内容问答（Q&A）

Q&A也是计算机视觉和NLP的结合，其实质是在图像描述和语言描述之间建立一个桥梁。有人说，Q&A是一个Turing Test的好问题，这里深度学习是在帮助理解图像的描述，问题的组成，亿级它们模式之间的交互。

有些CNN的应用还是需要进一步改进模型，性能并没有达到满意。不过，随着大家的不断研究，深度学习性能会越来越好。