真的，关于深度学习与计算机视觉，看这一篇就够了 | 雷锋网公开课

今年夏天，雷锋网将在深圳举办“全球人工智能与机器人创新大会”（GAIR），在本次大会上，我们将发布“人工智能与机器人Top25创新企业榜“，慧眼科技是我们重点关注的公司之一。今天，我们邀请到慧眼科技研发总监李汉曦，为我们带来深度学习与计算机视觉方面的内容分享。雷锋网雷锋网(公众号：雷锋网)

嘉宾介绍：李汉曦，慧眼科技研发总监，澳大利亚国立大学博士；曾任澳大利亚国家信息通信公司(NICTA)任高级研究员；人脸识别，物体检测，物体跟踪、深度学习方面的专家，在TPAMI，TIP, TNNLS和Pattern Recognition等权威期刊，以及CVPR，ECCV，BMVC, ACCV等领域内重要会议发表过有影响力的论文；现为澳大利亚格里菲斯大学客座研究员，江西师范大学特聘教授。

人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机器，使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界。

在上世纪50年代，数学家图灵提出判断机器是否具有人工智能的标准：图灵测试。即把机器放在一个房间，人类测试员在另一个房间，人跟机器聊天，测试员事先不知道另一房间里是人还是机器 。经过聊天，如果测试员不能确定跟他聊天的是人还是机器的话，那么图灵测试就通过了，也就是说这个机器具有与人一样的感知能力。

但是从图灵测试提出来开始到本世纪初，50多年时间有无数科学家提出很多机器学习的算法，试图让计算机具有与人一样的智力水平，但直到2006年深度学习算法的成功，才带来了一丝解决的希望。

众星捧月的深度学习

深度学习在很多学术领域，比非深度学习算法往往有20-30%成绩的提高。很多大公司也逐渐开始出手投资这种算法，并成立自己的深度学习团队，其中投入最大的就是谷歌，2008年6月披露了谷歌脑项目。2014年1月谷歌收购DeepMind，然后2016年3月其开发的Alphago算法在围棋挑战赛中，战胜了韩国九段棋手李世石，证明深度学习设计出的算法可以战胜这个世界上最强的选手。

在硬件方面，Nvidia最开始做显示芯片，但从2006及2007年开始主推用GPU芯片进行通用计算，它特别适合深度学习中大量简单重复的计算量。目前很多人选择Nvidia的CUDA工具包进行深度学习软件的开发。

微软从2012年开始，利用深度学习进行机器翻译和中文语音合成工作，其人工智能小娜背后就是一套自然语言处理和语音识别的数据算法。 

百度在2013年宣布成立百度研究院，其中最重要的就是百度深度学习研究所，当时招募了著名科学家余凯博士。不过后来余凯离开百度，创立了另一家从事深度学习算法开发的公司地平线。

Facebook和Twitter也都各自进行了深度学习研究，其中前者携手纽约大学教授Yann Lecun，建立了自己的深度学习算法实验室；2015年10月，Facebook宣布开源其深度学习算法框架，即Torch框架。Twitter在2014年7月收购了Madbits，为用户提供高精度的图像检索服务。

前深度学习时代的计算机视觉

互联网巨头看重深度学习当然不是为了学术，主要是它能带来巨大的市场。那为什么在深度学习出来之前，传统算法为什么没有达到深度学习的精度？

在深度学习算法出来之前，对于视觉算法来说，大致可以分为以下5个步骤：特征感知，图像预处理，特征提取，特征筛选，推理预测与识别。早期的机器学习中，占优势的统计机器学习群体中，对特征是不大关心的。

我认为，计算机视觉可以说是机器学习在视觉领域的应用，所以计算机视觉在采用这些机器学习方法的时候，不得不自己设计前面4个部分。 

但对任何人来说这都是一个比较难的任务。传统的计算机识别方法把特征提取和分类器设计分开来做，然后在应用时再合在一起，比如如果输入是一个摩托车图像的话，首先要有一个特征表达或者特征提取的过程，然后把表达出来的特征放到学习算法中进行分类的学习。

过去20年中出现了不少优秀的特征算子，比如最著名的SIFT算子，即所谓的对尺度旋转保持不变的算子。它被广泛地应用在图像比对，特别是所谓的structure from motion这些应用中，有一些成功的应用例子。另一个是HoG算子，它可以提取物体，比较鲁棒的物体边缘，在物体检测中扮演着重要的角色。

这些算子还包括Textons，Spin image，RIFT和GLOH，都是在深度学习诞生之前或者深度学习真正的流行起来之前，占领视觉算法的主流。

几个（半）成功例子

这些特征和一些特定的分类器组合取得了一些成功或半成功的例子，基本达到了商业化的要求但还没有完全商业化。

• 一是八九十年代的指纹识别算法，它已经非常成熟，一般是在指纹的图案上面去寻找一些关键点，寻找具有特殊几何特征的点，然后把两个指纹的关键点进行比对，判断是否匹配。

• 然后是2001年基于Haar的人脸检测算法，在当时的硬件条件下已经能够达到实时人脸检测，我们现在所有手机相机里的人脸检测，都是基于它或者它的变种。

• 第三个是基于HoG特征的物体检测，它和所对应的SVM分类器组合起来的就是著名的DPM算法。DPM算法在物体检测上超过了所有的算法，取得了比较不错的成绩。

但这种成功例子太少了，因为手工设计特征需要大量的经验，需要你对这个领域和数据特别了解，然后设计出来特征还需要大量的调试工作。说白了就是需要一点运气。

另一个难点在于，你不只需要手工设计特征，还要在此基础上有一个比较合适的分类器算法。同时设计特征然后选择一个分类器，这两者合并达到最优的效果，几乎是不可能完成的任务。

仿生学角度看深度学习

如果不手动设计特征，不挑选分类器，有没有别的方案呢？能不能同时学习特征和分类器？即输入某一个模型的时候，输入只是图片，输出就是它自己的标签。比如输入一个明星的头像，出来的标签就是一个50维的向量（如果要在50个人里识别的话），其中对应明星的向量是1，其他的位置是0。

这种设定符合人类脑科学的研究成果。

1981年诺贝尔医学生理学奖颁发给了David Hubel，一位神经生物学家。他的主要研究成果是发现了视觉系统信息处理机制，证明大脑的可视皮层是分级的。他的贡献主要有两个，一是他认为人的视觉功能一个是抽象，一个是迭代。抽象就是把非常具体的形象的元素，即原始的光线像素等信息，抽象出来形成有意义的概念。这些有意义的概念又会往上迭代，变成更加抽象，人可以感知到的抽象概念。

像素是没有抽象意义的，但人脑可以把这些像素连接成边缘，边缘相对像素来说就变成了比较抽象的概念；边缘进而形成球形，球形然后到气球，又是一个抽象的过程，大脑最终就知道看到的是一个气球。

模拟人脑识别人脸，也是抽象迭代的过程，从最开始的像素到第二层的边缘，再到人脸的部分，然后到整张人脸，是一个抽象迭代的过程。

再比如看到图片中的摩托车，我们可能在脑子里就几微秒的时间，但是经过了大量的神经元抽象迭代。对计算机来说最开始看到的根本也不是摩托车，而是RGB图像三个通道上不同的数字。

所谓的特征或者视觉特征，就是把这些数值给综合起来用统计或非统计的形式，把摩托车的部件或者整辆摩托车表现出来。深度学习的流行之前，大部分的设计图像特征就是基于此，即把一个区域内的像素级别的信息综合表现出来，利于后面的分类学习。

如果要完全模拟人脑，我们也要模拟抽象和递归迭代的过程，把信息从最细琐的像素级别，抽象到“种类”的概念，让人能够接受。

卷积的概念

计算机视觉里经常使卷积神经网络，即CNN，是一种对人脑比较精准的模拟。

什么是卷积？卷积就是两个函数之间的相互关系，然后得出一个新的值，他是在连续空间做积分计算，然后在离散空间内求和的过程。实际上在计算机视觉里面，可以把卷积当做一个抽象的过程，就是把小区域内的信息统计抽象出来。

比如，对于一张爱因斯坦的照片，我可以学习n个不同的卷积和函数，然后对这个区域进行统计。可以用不同的方法统计，比如着重统计中央，也可以着重统计周围，这就导致统计的和函数的种类多种多样，为了达到可以同时学习多个统计的累积和。

上图中是，如何从输入图像怎么到最后的卷积，生成的响应map。首先用学习好的卷积和对图像进行扫描，然后每一个卷积和会生成一个扫描的响应图，我们叫response map，或者叫feature map。如果有多个卷积和，就有多个feature map。也就说从一个最开始的输入图像（RGB三个通道）可以得到256个通道的feature map，因为有256个卷积和，每个卷积和代表一种统计抽象的方式。

在卷积神经网络中，除了卷积层，还有一种叫池化的操作。池化操作在统计上的概念更明确，就是一个对一个小区域内求平均值或者求最大值的统计操作。

带来的结果是，如果之前我输入有两个通道的，或者256通道的卷积的响应feature map，每一个feature map都经过一个求最大的一个池化层，会得到一个比原来feature map更小的256的feature map。

在上面这个例子里，池化层对每一个2X2的区域求最大值，然后把最大值赋给生成的feature map的对应位置。如果输入图像是100×100的话，那输出图像就会变成50×50，feature map变成了一半。同时保留的信息是原来2X2区域里面最大的信息。

操作的实例：LeNet网络

Le顾名思义就是指人工智能领域的大牛Lecun。这个网络是深度学习网络的最初原型，因为之前的网络都比较浅，它较深的。LeNet在98年就发明出来了，当时Lecun在AT&T的实验室，他用这一网络进行字母识别，达到了非常好的效果。

怎么构成呢？输入图像是32×32的灰度图，第一层经过了一组卷积和，生成了6个28X28的feature map，然后经过一个池化层，得到得到6个14X14的feature map，然后再经过一个卷积层，生成了16个10X10的卷积层，再经过池化层生成16个5×5的feature map。

从最后16个5X5的feature map开始，经过了3个全连接层，达到最后的输出，输出就是标签空间的输出。由于设计的是只要对0到9进行识别，所以输出空间是10，如果要对10个数字再加上26个大小字母进行识别的话，输出空间就是62。62维向量里，如果某一个维度上的值最大，它对应的那个字母和数字就是就是预测结果。

压在骆驼身上的最后一根稻草

从98年到本世纪初，深度学习兴盛起来用了15年，但当时成果泛善可陈，一度被边缘化。到2012年，深度学习算法在部分领域取得不错的成绩，而压在骆驼身上最后一根稻草就是AlexNet。

AlexNet由多伦多大学几个科学家开发，在ImageNet比赛上做到了非常好的效果。当时AlexNet识别效果超过了所有浅层的方法。此后，大家认识到深度学习的时代终于来了，并有人用它做其它的应用，同时也有些人开始开发新的网络结构。

其实AlexNet的结构也很简单，只是LeNet的放大版。输入是一个224X224的图片，是经过了若干个卷积层，若干个池化层，最后连接了两个全连接层，达到了最后的标签空间。

去年，有些人研究出来怎么样可视化深度学习出来的特征。那么，AlexNet学习出的特征是什么样子？在第一层，都是一些填充的块状物和边界等特征；中间的层开始学习一些纹理特征；更高接近分类器的层级，则可以明显看到的物体形状的特征。

最后的一层，即分类层，完全是物体的不同的姿态，根据不同的物体展现出不同姿态的特征了。

可以说，不论是对人脸，车辆，大象或椅子进行识别，最开始学到的东西都是边缘，继而就是物体的部分，然后在更高层层级才能抽象到物体的整体。整个卷积神经网络在模拟人的抽象和迭代的过程。

为什么时隔20年卷土重来？

我们不禁要问：似乎卷积神经网络设计也不是很复杂，98年就已经有一个比较像样的雏形了。自由换算法和理论证明也没有太多进展。那为什么时隔20年，卷积神经网络才能卷土重来，占领主流？

这一问题与卷积神经网络本身的技术关系不太大，我个人认为与其他一些客观因素有关。

• 首先，卷积神经网络的深度太浅的话，识别能力往往不如一般的浅层模型，比如SVM或者boosting。但如果做得很深，就需要大量数据进行训练，否则机器学习中的过拟合将不可避免。而2006及2007年开始，正好是互联网开始大量产生各种各样的图片数据的时候。

• 另外一个条件是运算能力。卷积神经网络对计算机的运算要求比较高，需要大量重复可并行化的计算，在当时CPU只有单核且运算能力比较低的情况下，不可能进行个很深的卷积神经网络的训练。随着GPU计算能力的增长，卷积神经网络结合大数据的训练才成为可能。 

• 最后一点就是人和。卷积神经网络有一批一直在坚持的科学家（如Lecun）才没有被沉默，才没有被海量的浅层方法淹没。然后最后终于看到卷积神经网络占领主流的曙光。

深度学习在视觉上的应用

计算机视觉中比较成功的深度学习的应用，包括人脸识别，图像问答，物体检测，物体跟踪。

人脸识别

这里说人脸识别中的人脸比对，即得到一张人脸，与数据库里的人脸进行比对；或同时给两张人脸，判断是不是同一个人。

这方面比较超前的是汤晓鸥教授，他们提出的DeepID算法在LWF上做得比较好。他们也是用卷积神经网络，但在做比对时，两张人脸分别提取了不同位置特征，然后再进行互相比对，得到最后的比对结果。最新的DeepID-3算法，在LWF达到了99.53%准确度，与肉眼识别结果相差无几。

图片问答问题

这是2014年左右兴起的课题，即给张图片同时问个问题，然后让计算机回答。比如有一个办公室靠海的图片，然后问“桌子后面有什么”，神经网络输出应该是“椅子和窗户”。

这一应用引入了LSTM网络，这是一个专门设计出来具有一定记忆能力的神经单元。特点是，会把某一个时刻的输出当作下一个时刻的输入。可以认为它比较适合语言等，有时间序列关系的场景。因为我们在读一篇文章和句子的时候，对句子后面的理解是基于前面对词语的记忆。

图像问答问题是基于卷积神经网络和LSTM单元的结合，来实现图像问答。LSTM输出就应该是想要的答案，而输入的就是上一个时刻的输入，以及图像的特征，及问句的每个词语。

物体检测问题

Region CNN

深度学习在物体检测方面也取得了非常好的成果。2014年的Region CNN算法，基本思想是首先用一个非深度的方法，在图像中提取可能是物体的图形块，然后深度学习算法根据这些图像块，判断属性和一个具体物体的位置。

为什么要用非深度的方法先提取可能的图像块？因为在做物体检测的时候，如果你用扫描窗的方法进行物体监测，要考虑到扫描窗大小的不一样，长宽比和位置不一样，如果每一个图像块都要过一遍深度网络的话，这种时间是你无法接受的。

所以用了一个折中的方法，叫Selective Search。先把完全不可能是物体的图像块去除，只剩2000左右的图像块放到深度网络里面判断。那么取得的成绩是AP是58.5，比以往几乎翻了一倍。有一点不尽如人意的是，region CNN的速度非常慢，需要10到45秒处理一张图片。

Faster R-CNN方法

而且我在去年NIPS上，我们看到的有Faster R-CNN方法，一个超级加速版R-CNN方法。它的速度达到了每秒七帧，即一秒钟可以处理七张图片。技巧在于，不是用图像块来判断是物体还是背景，而把整张图像一起扔进深度网络里，让深度网络自行判断哪里有物体，物体的方块在哪里，种类是什么？

经过深度网络运算的次数从原来的2000次降到一次，速度大大提高了。

Faster R-CNN提出了让深度学习自己生成可能的物体块，再用同样深度网络来判断物体块是否是背景？同时进行分类，还要把边界和给估计出来。

Faster R-CNN可以做到又快又好，在VOC2007上检测AP达到73.2，速度也提高了两三百倍。

YOLO

去年FACEBOOK提出来的YOLO网络，也是进行物体检测，最快达到每秒钟155帧，达到了完全实时。它让一整张图像进入到神经网络，让神经网络自己判断这物体可能在哪里，可能是什么。但它缩减了可能图像块的个数，从原来Faster R-CNN的2000多个缩减缩减到了98个。

同时取消了Faster R-CNN里面的RPN结构，代替Selective Search结构。YOLO里面没有RPN这一步，而是直接预测物体的种类和位置。

YOLO的代价就是精度下降，在155帧的速度下精度只有52.7，45帧每秒时的精度是63.4。

SSD

在arXiv上出现的最新算法叫Single Shot MultiBox Detector，即SSD。

它是YOLO的超级改进版，吸取了YOLO的精度下降的教训，同时保留速度快的特点。它能达到58帧每秒，精度有72.1。速度超过Faster R-CNN 有8倍，但达到类似的精度。

物体跟踪

所谓跟踪，就是在视频里面第一帧时锁定感兴趣的物体，让计算机跟着走，不管怎么旋转晃动，甚至躲在树丛后面也要跟踪。

深度学习对跟踪问题有很显著的效果。DeepTrack算法是我在澳大利亚信息科技研究院时和同事提出的，是第一在线用深度学习进行跟踪的文章，当时超过了其它所有的浅层算法。

今年有越来越多深度学习跟踪算法提出。去年十二月ICCV 2015上面，马超提出的Hierarchical Convolutional Feature算法，在数据上达到最新的记录。它不是在线更新一个深度学习网络，而是用一个大网络进行预训练，然后让大网络知道什么是物体什么不是物体。

将大网络放在跟踪视频上面，然后再分析网络在视频上产生的不同特征，用比较成熟的浅层跟踪算法来进行跟踪，这样利用了深度学习特征学习比较好的好处，同时又利用了浅层方法速度较快的优点。效果是每秒钟10帧，同时精度破了记录。

最新的跟踪成果是基于Hierarchical Convolutional Feature，由一个韩国的科研组提出的MDnet。它集合了前面两种深度算法的集大成，首先离线的时候有学习，学习的不是一般的物体检测，也不是ImageNet，学习的是跟踪视频，然后在学习视频结束后，在真正在使用网络的时候更新网络的一部分。这样既在离线的时候得到了大量的训练，在线的时候又能够很灵活改变自己的网络。

基于嵌入式系统的深度学习

回到ADAS问题（慧眼科技的主业），它完全可以用深度学习算法，但对硬件平台有比较高的要求。在汽车上不太可能把一台电脑放上去，因为功率是个问题，很难被市场所接受。

现在的深度学习计算主要是在云端进行，前端拍摄照片，传给后端的云平台处理。但对于ADAS而言，无法接受长时间的数据传输的，或许发生事故后，云端的数据还没传回来。

那是否可以考虑NVIDIA推出的嵌入式平台？NVIDIA推出的嵌入式平台，其运算能力远远强过了所有主流的嵌入式平台，运算能力接近主流的顶级CPU，如台式机的i7。那么慧眼科技在做工作就是要使得深度学习算法，在嵌入式平台有限的资源情况下能够达到实时效果，而且精度几乎没有减少。

具体做法是，首先对网络进行缩减，可能是对网络的结构缩减，由于识别场景不同，也要进行相应的功能性缩减；另外要用最快的深度检测算法，结合最快的深度跟踪算法，同时自己研发出一些场景分析算法。三者结合在一起，目的是减少运算量，减少检测空间的大小。在这种情况下，在有限资源上实现了使用深度学习算法，但精度减少的非常少。

今年7月，雷锋网将在深圳举办“全球人工智能与机器人创新大会”（简称：GAIR）。想了解下，您对人工智能的未来趋势怎么看？

汉曦：我觉得未来人工智能的方向应该是机器服务人，机器辅助人。人始终是最后决策者。这在技术上和伦理上更合理。 

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