导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能如何选择模型设计的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
AI人工智能-目标检测模型一览
目标检测是人工智能的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤：
1、分类，识别物体是什么
2、定位，找出物体在哪里
除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示：
这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测是一个比较复杂的问题。
最直接的方法便是构建一个深度神经网络，将图像和标注位置作为样本输入，然后经过CNN网络，再通过一个分类头（Classification head）的全连接层识别是什么物体，通过一个回归头（Regression head）的全连接层回归计算位置，如下图所示：
但“回归”不好做，计算量太大、收敛时间太长，应该想办法转为“分类”，这时容易想到套框的思路，即取不同大小的“框”，让框出现在不同的位置，计算出这个框的得分，然后取得分最高的那个框作为预测结果，如下图所示：
根据上面比较出来的得分高低，选择了右下角的黑框作为目标位置的预测。
但问题是：框要取多大才合适？太小，物体识别不完整；太大，识别结果多了很多其它信息。那怎么办？那就各种大小的框都取来计算吧。
如下图所示（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最终确定出目标类别和位置。
这种方法效率很低，实在太耗时了。那有没有高效的目标检测方法呢？
一、R-CNN 横空出世
R-CNN（Region CNN，区域卷积神经网络）可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作，作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更是带领团队获得了终身成就奖，如今就职于Facebook的人工智能实验室（FAIR）。
R-CNN算法的流程如下
1、输入图像
2、每张图像生成1K~2K个候选区域
3、对每个候选区域，使用深度网络提取特征（AlextNet、VGG等CNN都可以）
4、将特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类
5、使用回归器精细修正候选框位置
下面展开进行介绍
1、生成候选区域
使用Selective Search（选择性搜索）方法对一张图像生成约2000-3000个候选区域，基本思路如下：
（1）使用一种过分割手段，将图像分割成小区域
（2）查看现有小区域，合并可能性最高的两个区域，重复直到整张图像合并成一个区域位置。优先合并以下区域：
3、类别判断
对每一类目标，使用一个线性SVM二类分类器进行判别。输入为深度网络（如上图的AlexNet）输出的4096维特征，输出是否属于此类。
4、位置精修
目标检测的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小，故需要一个位置精修步骤，对于每一个类，训练一个线性回归模型去判定这个框是否框得完美，如下图：
R-CNN将深度学习引入检测领域后，一举将PASCAL VOC上的检测率从35.1%提升到53.7%。
二、Fast R-CNN大幅提速
继2014年的R-CNN推出之后，Ross Girshick在2015年推出Fast R-CNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。
Fast R-CNN和R-CNN相比，训练时间从84小时减少到9.5小时，测试时间从47秒减少到0.32秒，并且在PASCAL VOC 2007上测试的准确率相差无几，约在66%-67%之间。
Fast R-CNN主要解决R-CNN的以下问题：
1、训练、测试时速度慢
R-CNN的一张图像内候选框之间存在大量重叠，提取特征操作冗余。而Fast R-CNN将整张图像归一化后直接送入深度网络，紧接着送入从这幅图像上提取出的候选区域。这些候选区域的前几层特征不需要再重复计算。
2、训练所需空间大
R-CNN中独立的分类器和回归器需要大量特征作为训练样本。Fast R-CNN把类别判断和位置精调统一用深度网络实现，不再需要额外存储。
下面进行详细介绍
1、在特征提取阶段， 通过CNN（如AlexNet）中的conv、pooling、relu等操作都不需要固定大小尺寸的输入，因此，在原始图片上执行这些操作后，输入图片尺寸不同将会导致得到的feature map（特征图）尺寸也不同，这样就不能直接接到一个全连接层进行分类。
在Fast R-CNN中，作者提出了一个叫做ROI Pooling的网络层，这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量。ROI Pooling层将每个候选区域均匀分成M×N块，对每块进行max pooling。将特征图上大小不一的候选区域转变为大小统一的数据，送入下一层。这样虽然输入的图片尺寸不同，得到的feature map（特征图）尺寸也不同，但是可以加入这个神奇的ROI Pooling层，对每个region都提取一个固定维度的特征表示，就可再通过正常的softmax进行类型识别。
2、在分类回归阶段， 在R-CNN中，先生成候选框，然后再通过CNN提取特征，之后再用SVM分类，最后再做回归得到具体位置（bbox regression）。而在Fast R-CNN中，作者巧妙的把最后的bbox regression也放进了神经网络内部，与区域分类合并成为了一个multi-task模型，如下图所示：
实验表明，这两个任务能够共享卷积特征，并且相互促进。
Fast R-CNN很重要的一个贡献是成功地让人们看到了Region Proposal+CNN（候选区域+卷积神经网络）这一框架实时检测的希望，原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度。
三、Faster R-CNN更快更强
继2014年推出R-CNN，2015年推出Fast R-CNN之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年又推出一力作：Faster R-CNN，使简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%，复杂网络达到5fps，准确率78.8%。
在Fast R-CNN还存在着瓶颈问题：Selective Search（选择性搜索）。要找出所有的候选框，这个也非常耗时。那我们有没有一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？
在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络，也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。这样，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。如下图所示：
Faster R-CNN可以简单地看成是“区域生成网络+Fast R-CNN”的模型，用区域生成网络（Region Proposal Network，简称RPN）来代替Fast R-CNN中的Selective Search（选择性搜索）方法。
如下图
RPN如下图：
RPN的工作步骤如下：
Faster R-CNN设计了提取候选区域的网络RPN，代替了费时的Selective Search（选择性搜索），使得检测速度大幅提升，下表对比了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的检测速度：
总结
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN一路走来，基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简、精度越来越高、速度也越来越快。基于region proposal（候选区域）的R-CNN系列目标检测方法是目标检测技术领域中的最主要分支之一。
为了更加精确地识别目标，实现在像素级场景中识别不同目标，利用“图像分割”技术定位每个目标的精确像素，如下图所示（精确分割出人、汽车、红绿灯等）：
Mask R-CNN便是这种“图像分割”的重要模型。
Mask R-CNN的思路很简洁，既然Faster R-CNN目标检测的效果非常好，每个候选区域能输出种类标签和定位信息，那么就在Faster R-CNN的基础上再添加一个分支从而增加一个输出，即物体掩膜（object mask），也即由原来的两个任务（分类+回归）变为了三个任务（分类+回归+分割）。如下图所示，Mask R-CNN由两条分支组成：
Mask R-CNN的这两个分支是并行的，因此训练简单，仅比Faster R-CNN多了一点计算开销。
如下图所示，Mask R-CNN在Faster R-CNN中添加了一个全卷积网络的分支（图中白色部分），用于输出二进制mask，以说明给定像素是否是目标的一部分。所谓二进制mask，就是当像素属于目标的所有位置上时标识为1，其它位置标识为 0
从上图可以看出，二进制mask是基于特征图输出的，而原始图像经过一系列的卷积、池化之后，尺寸大小已发生了多次变化，如果直接使用特征图输出的二进制mask来分割图像，那肯定是不准的。这时就需要进行了修正，也即使用RoIAlign替换RoIPooling
如上图所示，原始图像尺寸大小是128x128，经过卷积网络之后的特征图变为尺寸大小变为 25x25。这时，如果想要圈出与原始图像中左上方15x15像素对应的区域，那么如何在特征图中选择相对应的像素呢？
从上面两张图可以看出，原始图像中的每个像素对应于特征图的25/128像素，因此，要从原始图像中选择15x15像素，则只需在特征图中选择2.93x2.93像素（15x25/128=2.93），在RoIAlign中会使用双线性插值法准确得到2.93像素的内容，这样就能很大程度上，避免了错位问题。
修改后的网络结构如下图所示（黑色部分为原来的Faster R-CNN，红色部分为Mask R-CNN修改的部分）
从上图可以看出损失函数变为
损失函数为分类误差+检测误差+分割误差，分类误差和检测（回归）误差是Faster R-CNN中的，分割误差为Mask R-CNN中新加的。
对于每个MxM大小的ROI区域，mask分支有KxMxM维的输出（K是指类别数量）。对于每一个像素，都是用sigmod函数求二值交叉熵，也即对每个像素都进行逻辑回归，得到平均的二值交叉熵误差Lmask。通过引入预测K个输出的机制，允许每个类都生成独立的mask，以避免类间竞争，这样就能解耦mask和种类预测。
对于每一个ROI区域，如果检测得到属于哪一个分类，就只使用该类的交叉熵误差进行计算，也即对于一个ROI区域中KxMxM的输出，真正有用的只是某个类别的MxM的输出。如下图所示：
例如目前有3个分类：猫、狗、人，检测得到当前ROI属于“人”这一类，那么所使用的Lmask为“人”这一分支的mask。
Mask R-CNN将这些二进制mask与来自Faster R-CNN的分类和边界框组合，便产生了惊人的图像精确分割，如下图所示：
Mask R-CNN是一个小巧、灵活的通用对象实例分割框架，它不仅可以对图像中的目标进行检测，还可以对每一个目标输出一个高质量的分割结果。另外，Mask R-CNN还易于泛化到其他任务，比如人物关键点检测，如下图所示：
从R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN到Mask R-CNN，每次进步不一定是跨越式的发展，这些进步实际上是直观的且渐进的改进之路，但是它们的总和却带来了非常显著的效果。
最后，总结一下目标检测算法模型的发展历程，如下图所示：
如果让你设计人工智能产品,你会设计什么?为什么?
如果设计人工智能产品，可以设计智能家务机器人，目的是为了准确的打扫家务，解决上班族的苦恼。
智能家务机器人将自动测量工作空间，规划合理路径，大大节省了扫地时间。其机身为自动化技术的可移动装置，与有集尘盒的真空吸尘装置，配合机身设定控制路径，在室内反复行走。
如：沿边清扫、集中清扫、随机清扫、直线清扫等路径打扫，并辅以边刷、中央主刷旋转、抹布等方式，加强打扫效果，以完成拟人化居家清洁效果。
人工智能的影响
人工智能对自然科学的影响，在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。
人工智能对经济的影响，专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。
人工智能对社会的影响，AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
人工智能最简单的模型包括哪些
最简单的模型肯定就是那个智能音箱吧，这个应该很简单了吧，还有的话就是智能摄像头这些都可以对话的，也算很先进的。
人工智能建模的5种类型
分析型AI、功能型AI、交互型AI、文本型AI、视觉型AI。
人工智能建模:通过模拟人认识客观事物和解决实际问题的方法对实际系统或系统的某一部分进行描述和表达的过程。也可以简述为利用人工智能方法对实际系统或系统的某一部分进行描述和表达的过程。
构建人工智能时通过基于人是如何思考的这一途径来建模
构建人工智能是通过基于人是如何思考的这一途径来建模，这一途径被称为：认知建模的途径。
所谓认知，通常包括感知与注意、知识表示、记忆与学习、语言、问题求解和推理等方面，建立认知模型的技术常称为认知建模。目的是从某些方面探索和研究人的思维机制，特别是人的信息处理机制，同时也为设计相应的人工智能系统提供新的体系结构和技术方法。
人类的认知过程是非常复杂的。作为研究人类感知和思维信息处理过程的一门学科，认知科学（或称思维科学）就是要说明人类在认知过程中是如何进行信息加工的。
认知科学是人工智能的重要理论基础，涉及非常广泛的研究课题。除了浩斯顿（Houston）提出的知觉、记忆、思考、学习、语言、想象、创造、注意和问题求解等关联活动外，还会受到环境、社会和文化背景等方面的影响。
人工智能不仅要研究逻辑思维，而且还要深入研究形象思维和灵感思维，从而使人工智能具有更坚实的理论基础，为智能系统的开发提供新思想和新途径。
人工智能基于模型推理？
举一个分析半导体故障的基于规则专家系统的例子，该系统根据以下症状诊断电路故障:器件上的污点（可能表明这个部件已经烧掉了)、类似设备的故障历史或者用电子仪表检查器件的内部特征。然而，把观察情况和诊断结果联系起来的规则失去了深入分析设备结构和功能的好处。更鲁棒的、可深入解释的方法是从这个电路物理结构的详细模型以及描述每个部件和部件间预期行为的公式着手。它把诊断建立在来自设备不同位置的数字读数上，使用这些数据和它的电路模型来判断确切的故障点。
因为第一代专家系统依赖于从人类专家那里获得的启发性规则，所以具有很多局限性( Clancy 1985)。如果问题实例与系统的启发不匹配，那么即使通过理论分析可以找到解，这个解也是失败的。很多时候，专家系统把启发应用于不适当的情况，例如，较深入地理解问题可能预示着一个不同的过程。这便是基于模型方法所要解决的不足。如果一个基于知识的推理程序把分析直接建立在物理系统的特征和功能之上，那么就称其为基于模型系统。基于模型的推理程序在设计和使用中都创建一个软件来模拟（经常被称为“定性")要被理解的或修理对象的功能（当然，还有其他类型的基于模型系统，特别是第9章要介绍的基于逻辑的和随机的基于模型系统)。最早的基于模型推理程序出现在20世纪70年代中期，80年代后逐渐成熟（Davis and Ham-scher 1992)。值得注意的有趣的一点是，最早的一些研究是出于教学目的而创建各种物理设备(比如电子电路）的软件模型（ deKleer 1976，Brown et al. 1982)。在这些早期的教学系统中，设备或电路的特征说明是以规则集（例如基尔霍夫定律和欧姆定律）反映的。这些教学系统既检验了学生关于设备和电路的知识，又向学生传授了他们可能忽视的知识。规则既表示了硬件的功能，同时又是向学生传输这种知识的媒介。
基于模型推理程序从这些早期的教学系统（其任务既是对系统的功能建模又是教授这些功能）逐步转向查找故障的系统。在查找物理系统中的故障时，模型会产生一系列预期的行为，然后通过分析预期行为和观察到的行为之间的差异来发现故障。基于模型系统会告诉用户:期望行为是什么、观察情况与期望情况的差异以及系统是如何根据这些差异推断故障的。
定性的基于模型推理包括:
1)对设备中每个组件的描述。这些描述可以模拟组件的行为。
2）对设备内部结构的描述。这些描述通常表示出各个部件以及它们的互连方式，应该具有模拟部件间相互作用的能力。所需内部结构知识的程度依赖于应用的深度和预期诊断的层次。
3）诊断特定问题时需耍观察设备的实际工作情况，通常是输入和输出测量值。输人输出测量是最容易获得的，但在实际过程中，也可能还需要测量其他指标。
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