人工智能专栏第九讲——目标检测
目标检测，就是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标区域，并识别出这个目标的类别。在人工智能的应用领域中，目标检测具有广泛的应用价值。例如，自动驾驶需要识别出道路标志和行驶的车辆、行人等障碍物；智能监控需要识别出异常行为和非法入侵等；医学影像处理需要识别出病变部位等。因此，深度学习领域对于目标检测也是十分关注的。
传统的目标检测方法往往需要手工设计特征提取器并叠加分类器进行目标识别，eg.HOG+SVM需要专家对目标、环境进行特定的先验知识设计，往往收效甚微。
而深度学习作为一种端到端的学习方式，可以直接对输入的图像进行学习和识别，而无需特定的先验知识。因此基于深度学习的目标检测方法成为了当前研究的热点之一。
常用的深度学习目标检测方法主要包括两种：
1.R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetworks）系列方法
R-CNN方法是目前业界使用最多的目标检测方法。它采用两个模型：第一个模型是物体区域提取模型，根据图片中的每个区域，生成一个定长的特征向量；第二个模型根据提取出的特征向量进行目标分类。
对于物体区域提取模型，常见的有SelectiveSearch和EdgeBoxes。其原理是通过合并不同的区域，递归生成一个候选区域集合，对于每个候选区域，使用一个预训练好的卷积神经网络（CNN）提取出固定维度的特征向量，这些向量被送到支持向量机（SVM）分类器进行分类。
R-CNN系列方法是准确率最高、效果最好的目标检测方法之一，但是计算速度十分缓慢，因此不适合实时目标检测应用。
2.YOLO（YouOnlyLookOnce）系列方法
YOLO是一种基于深度学习的实时目标检测算法，其主要特点是速度快、模型小、准确率高。
YOLO方法采用单个神经网络对整个图像进行前向传递，并同时预测图像中的感兴趣区域和相应的类别。这个过程称为“全图卷积”（fullyconvolutional），由于只需要一次前向传递，因此速度非常快。
YOLO系列方法采用Darknet框架进行实现，在基于PascalVOC、COCO等数据集进行实验时，其平均正确率(mAP)可以达到80%以上。
总体来说，目标检测是深入学习领域中非常重要的一个应用方向，而R-CNN系列和YOLO系列就是这个领域目前的两个热门方法。随着深度学习和计算硬件技术的不断进步，目标检测的性能和效率将会得到更大的提升，有望为各种智能应用带来更多的可能性。
目标检测适合新手学习吗?
目标检测对于新手学习来说可能有一定的挑战，因为它涉及到很多复杂的概念和算法。目标检测是计算机视觉领域中较为高级的任务，需要对机器学习、深度学习以及图像处理等方面有一定的了解。同时，目标检测也需要掌握相关编程和数学知识。
然而，对于有一定编程和机器学习基础的人来说，入门目标检测是可行的。有很多优秀的教材和在线资源可以帮助新手理解目标检测的概念和实现方法。此外，使用一些流行的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）可以简化目标检测算法的实现过程。
需要注意的是，对于新手来说，建议从基础的计算机视觉知识学起，例如图像处理、特征提取等。然后，逐步深入学习目标检测的核心概念和算法。通过练习和实践，相信新手也能够掌握目标检测的技能。
推荐书籍10本:
以下是关于目标检测的10本入门书籍推荐，并对每本书进行简要介绍：
1."DeepLearningforComputerVisionwithPython"byAdrianRosebrock这本书通过Python和深度学习技术介绍了计算机视觉领域的基本概念和实践。其中包括目标检测算法的介绍和实现。
2."LearningOpenCV3:ComputerVisioninC++withtheOpenCVLibrary"byAdrianKaehlerandGaryBradski这本书详细介绍了基于OpenCV库的计算机视觉概念和技术，包括目标检测算法的实现。尤其适合对C++编程感兴趣的读者。
3."ComputerVision:AlgorithmsandApplications"byRichardSzeliski该书提供了全面的计算机视觉算法和技术介绍，包括目标检测和物体识别。它强调了基本原理，并提供了实际应用示例和代码。
4."DeepLearningforObjectDetectionandRecognition"byRobertoValenti这本书深入介绍了目标检测和识别的深度学习方法，包括著名的卷积神经网络模型和相关技术。它包含了大量理论解释和实践案例。
5."MultipleViewGeometryinComputerVision"byRichardHartleyandAndrewZisserman这本经典的书籍详细介绍了多视角几何在计算机视觉中的应用。它对目标检测和物体跟踪等问题具有重要的理论基础。
6."PatternRecognitionandMachineLearning"byChristopherBishop该书是模式识别和机器学习领域的经典教材，其中包含了目标检测的相关内容。它涵盖了机器学习算法、模型评估和特征选择等领域。
7."ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition"byFei-FeiLi,JustinJohnson,andSerenaYeung这是斯坦福大学的一门深度学习课程的教材，涵盖了卷积神经网络在计算机视觉中的应用。其中包括了目标检测的基本原理和实现方法。
8."DeepLearning"byIanGoodfellow,YoshuaBengio,andAaronCourville这是一本权威的深度学习教材，全面介绍了深度学习的核心理论和技术。其中包含了目标检测的相关内容，尤其是基于卷积神经网络的方法。
9."PythonCrashCourse:AHands-On,Project-BasedIntroductiontoProgramming"byEricMatthes对于初学者来说，这本书提供了基于Python的编程入门指南。这对于学习目标检测算法时编写和理解代码非常有用。
10."PracticalDeepLearningforCloud,Mobile,andEdge:Real-WorldAI&Computer-VisionProjectsUsingPython,Keras&TensorFlow"byAnirudhKoul,SiddhaGanju,andMeherKasam这本书通过实际项目的案例介绍了如何使用Python、Keras和TensorFlow构建实际应用。其中包括目标检测、图像分类和物体识别等领域的内容。
这些书籍涵盖了目标检测算法和计算机视觉的核心理论和实践，从基础到高级都有所涉及，适合不同层次的读者。
人工智能——数据挖掘2
2、数据挖掘工具目前，世界上比较有影响的典型数据挖掘系统包括EnterpriseMiner(SAS公司)、IelienMiner(IBM公司)SeMiner(SGl公司2Cnentine(SPSS公司)、warehouseSudicSyhhe公同)SuauQuetResarce公司CvesoayEXPL.RA.KoDiscoveryWorkbench、DBMiner、、Quest等。
数据挖掘工具的选择可以考虑如下几点:
(1)商用数据挖掘系统各不相同。
(2)不同的数据挖掘工具的功能和使用方法不同。
(3)数据集的类型可能完全不同。例如:
数据类型——是关系型的、事务型的、文本的、时间序列的还是空间的?
系统问题——支持一种还是多种操作系统?是否采用C/S架构?是否提供Web接口且允许输人输出XML数据?
数据源是ASCII文件、文本文件还是多个关系型数据源?是否支持ODBC连接(OLEDB、JDBC)?
本节介绍两种典型的数据挖掘工具Amdocs和PredictiveCRM。
1.Amdocs在多年前电信行业已经开始利用数据挖掘技术进行网络出错预测等方面的工作.而近年来随着CRM理念的盛行.数据挖掘技术开始在市场分析和决策支持等方面得到广泛应用。市场上更出现了针对电信行业的包含数据挖掘功能的软件产品。比较典型的有Amdocs和PredictiveCRM。
Amdocs提供了整个电信运营企业的软件支撑平台。在其ClarifyCRM产品组件中，利用数据挖掘技术支持以下应用:客户流失管理(churnmanagement)、终身价值分析(lifetimevalueanalysis)、产品分析(productanalysis)、欺诈甄别(frauddetection)。
Amdocs产品中的数据分析和数据分析应用曾获得3届KDD杯奖。
2.PredictiveCRMSIpInfoware开发的PredictiveCRM软件是一个面向电信行业的CRM平台软件，其中应用了大量的数据挖掘和统计学技术。其数据挖掘部分实际上是把SASInstitute、SPSS和UNICA等公司的数据挖掘产品加以二次开发，以适应电信行业的需要。数据挖掘在P-CRM中的应用包括客户保持、交叉销售、客户流失管理、欺诈甄别等方面。
利用SAS软件技术进行数据挖掘可以有3种方式:
(1)使用SAS软件模块组合进行数据挖掘。
(2)将若干SAS软件模块连接成-个适合需求的综合应用软件。
(3)使用SAS数据挖掘的集成软件工具SAS/EM。
SAS/EM是一个图形化界面、菜单驱动、对用户非常友好且功能强大的数据挖掘集成软件,集成了数据获取工具、数据取样工具、数据筛选工具、数据变量转换工具、数据挖掘数据库、数据挖掘过程、多种形式的回归工具、建立决策树的数据剖分工具、决策树测览工具、人工神经元网络、数据挖掘的评价工具。
目前，虽然已经有了许多成熟的商业数据挖掘工具，但这些工具般都是一个独立的系统，不容易与电信企业现有的业务支撑系统集成。而且由于数据挖掘技术本身的特点，一个通用的数据挖掘系统可能并不适用于电信企业。
切实可行的办法是借鉴成熟的经验,结合自身特点开发专用的数据挖掘系统。
3、现状与未来数据挖掘本质上是一种深层次的数据分析方法。
数据分析本身已有多年的历史，只不过在过去数据收集和分析的一般目的是用于科学研究;另外，由于当时计算能力的限制，很难实现大量数据的复杂分析。
现在，由于各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，这些数据并不是为了分析的目的而收集的，而是在商业运作过程中由于业务需要而自然产生的。
IEEE的会刊KnorwledgeandDataEngineering率先在1993年出版了KDD技术专刊。并行计算、计算机网络和信息工程等其他领域的国际学会、学刊也把数据挖掘和知识发现列为专题和专刊讨论。数据挖掘已经成为国际学术研究的重要热点之一。
此外，在Internet上还有不少KDD电子出版物，其中以半月刊KnorwledgeDiscoveryNuggets最为权威。在网上还有许多自由论坛，如DMEmailClub等。
自1989年KDD术语出现以来，由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了10次以上，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会。而亚太地区也从1997年开始举行PAKDD年会。
与国外相比，国内对数据挖掘的研究起步稍晚但发展势头强劲。1993年，国家自然科学基金首次资助复日大学在该领域的研究项目。目前，国内的许多科研单位和高等院校竞相开展数据挖掘的基础理论及其应用研究。
近年来.数据挖掘的研究重点逐渐从发现方法转向系统应用，注重多种发现策略和技术的集成以及多学科之间的相互渗透。