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tags: Knock Knock! Deep Learning
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Day 22 / DL x CV / CV 與自駕車
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自駕車在這幾年有非常火熱的發展。雖然自駕車從上個世紀就開始了，但這十年來因為 deep learning 的成功，也牽動了自駕車核心技術的發展。座標灣區的 career fair，走沒幾步就是一個自駕車的新創！

本篇會先簡單介紹自駕車龐大系統內部大致的架構，接著著重在兩個核心的 CV 技術的介紹 —— object detection 和 segmentation，這兩個技術也構成了很多其他 CV task 非常重要的一塊。

## Self-Driving Car

前面介紹過一些 task 和應用，規模其實都不大，目標也很專一。但自駕車這東西是非常多要素組成的，即使縮小範圍到軟體系統，內容還是非常龐大。

在這些內容中，跟 deep learning 比較相關的 task 大致上包含：

**Localization and mapping**: 我在哪裡？

傳統方法中，比較常見是用 probabilistic model 去估算根據車子看到的東西 $o$ 和控制動作 $u$，現在車子所在的狀態 $x$ 和環境的 map $m$：$P(m, x | o, u)$。

用 deep learning 架構就比較沒這麼複雜了。最簡單可以想到 input 看到的 video，經過 CNN 擷取圖像特徵和 RNN 擷取時間關係後，output 現在所處的狀態。有興趣可以參考延伸閱讀 [1]。

**Scene understanding**: 其他東西在哪裡？

要知道眼前哪裡有車、有人、哪些部分是路可以走，就要做 object segmentation 和 detection，把眼前的景象區分成不同部分，且判斷哪些部分是什麼樣的 object。

*—— Scene segmentation。*

有時候甚至需要分析聲音來判斷道路的質地、下雨狀況等等。

**Movement planning**: 從點到點之間，怎麼走比較好？

傳統方法例如從 map 判斷從 A 到 B 中間有哪些點可以走，連成一條路線後把曲折的線優化成順暢的路線等等。

用 deep learning 則可能會運用下一個子系列會談到的 reinforcement learning，在模擬環境中不斷嘗試各種動作並從錯誤中學習，學會在什麼情況下應該 output 怎麼樣的控制。

**Driver state**: 駕駛你狀況如何？

自駕車中確認駕駛的狀況也很重要。駕駛的狀況對全自動化的自駕車可能比較算輔助作用，但對需要人類輔助的自駕車系統，可以說是很重要的一環。而目前的自駕車離全自動化其實還滿遠的，大部分屬於人類輔助。

駕駛狀況有非常多可以觀察的方向，例如眼神的方向、疲憊狀態、駕駛的坐姿等等。這些也都可以用 deep learning model 來訓練分析。

非常粗淺的介紹完自駕車大概的要素之後，我們來更深入了解一下兩個不只在自駕車也在很多應用中很重要的 CV task —— object detection 和 segmentation。

## Object Detection

Object detection 跟之前見過的 task 比較不一樣的是，他的 output 不只一個，也不只一種。

首先我們需要知道物體所在的位置，通常會用 bounding box 框住，所以會預測 bounding box 的座標。接著必須知道 object 屬於哪個種類，典型的 classification task。

*—— 同時 output bounding box 位置和 classification 結果。[1]*

但一張圖中會有很多 object，所以我們需要預測多筆 output。怎麼做呢？

第一種很陽春的做法是，把圖片切成一塊一塊 bounding box，每個丟進 model 做 classification。但這方法不太可行，因為整張圖實在太多大大小小的 bounding box 了。另一種好一點的做法是把 bounding box 分層，先把整張圖切成大一點的 bounding box 並預測有 object 的可能性，如果可能性高的再把 bounding box 切得更小，以此類推。

接下來要介紹的 R-CNN 和他的一些變形就是基於第二種方法的架構。

### R-CNN

R-CNN (Regions with CNN features) 架構大致如下：

*—— R-CNN 架構。[3]*

首先對一張 image，R-CNN 用一些 region proposal 的方法擷取大概 2000 個 RoI (region of interest)，每個 RoI 都經過 CNN 擷取特徵後，用 SVM (Support Vector Machine，一個非 deep learning 的 ML classification model) 來進行分類。除此之外，CNN 也會 output correction 來調整 bounding box 的範圍。

最後每個 class 有重疊的 bounding box 的話，重疊範圍太多的則保留分數高的 bounding box。

### Fast R-CNN

R-CNN 其實跟剛剛陽春的做法有差不多的問題，因為 2000 個 RoI 還是太多了，跑起來很慢。因此就有了改良的 **Fast R-CNN**：

*—— Fast R-CNN 架構。[4]*

Fast R-CNN 把整張圖片丟進 CNN，在擷取完幾層的特徵後，再開始做 region proposal。接著繼續進行分類和 bounding box 調整。

概念跟 R-CNN 很像，但因為整張圖片一起進 CNN，可以減少很多重複的運算。也因此在 training time 有了 9 倍的進步，test time 縮減了 213 倍，同時也節省了很多 disk storage。

### Faster R-CNN

但是 Fast R-CNN 還不夠快，因為他大部分的時間都花在了 region proposal。於是又有了改良的 **Faster R-CNN**：

*—— Faster R-CNN 架構。[5]*

Faster R-CNN 重複利用了底層 CNN 的運算和 feature extraction，建了一個 Region Proposal Network (RPN) 來做 region proposal，而不像之前是用其他演算法來做。

如此一來在 test time 又縮減了 11.5 倍！

### YOLO

回到自駕車系統。像這種 embedded system 對性能的要求是很高的，有沒有辦法讓 object detection 更快一點？

仔細觀察一下 Fast R-CNN 的話，會發現有兩個 stage：對整張 image 做 feature extraction 和 proposal，以及對每個 RoI 做 classification。那是不是能直接對整張 image 做所有事呢？

**YOLO** (You Only Look Once) 就是這麼一個 unified model。

*—— YOLO 架構。[5]*

YOLO 先把整張 image 切成 $S \times S$ 的 grid，接著每個 grid cell 會預測 $B$ 個它涵蓋物體的 bounding box 和 confidence score，以及 $C$ 個 class probability。而一個物體的中心落在哪個 grid cell，他就要負責預測這個物體。

最後由這些 score 計算出每個 bounding box 的 class confidence score 來進行 detection。

YOLO 雖然整體預測準度差了一點，但速度快很多，在 real-time object detection 方面有最好的表現。此外因為他綜觀全局，所以在 background 的預測表現比 Faster R-CNN 更好，因此兩個 model 結合後也能得到更好的結果。

## Semantic and Instance Segmentation

自駕車另一項重要的 CV task 就是 segmentation 啦。Segmentation 包含 **semantic segmentation** 和 **instance segmentation**，不同的地方在於 semantic segmentation 預測每個 pixel 屬於哪種類別，而不是哪種物體。

*—— Semantic segmentation vs instance segmentation。[7]*

### Semantic Segmentation

一個簡單的 CNN 就能做出不錯的 semantic segmentation。例如下面的架構：

*—— Semantic segmentation with CNN。[8]*

Input 和 output 都是圖片，因此 CNN 架構大致是先 downsample 越縮越小擷取特徵，接著 upsample 將特徵轉換成另一種形式的 output。最後再對每個 pixel 做 classification 就行啦。

### Instance Segmentation

Instance segmentation 其實跟 object detection 非常像，只是 object detection 是 output bounding box，而 instance segmentation 是 output 每個 instance 所在的 pixel，會更細。

**Mask R-CNN** 就是一個簡單建立在 R-CNN 之上的解法。

*—— Mask R-CNN 架構。[9]*

前面部分是 Faster R-CNN，最後的地方加上 mask prediction，也就是對每個 bounding box 中的 pixel 預測是不是物體所在，形成一個 binary mask。就這麼簡單！

## 結語

自駕車近幾年的興起跟 deep learning 在 CV 快速發展息息相關。我們先介紹了自駕車幾個跟 deep learning 相關的任務，接著再細講了其中很重要的 object detection 和 segmentation 的一些基本 model。

CV 的範圍很廣，還有很多有趣的任務沒辦法一一介紹，但相信有了大致概念和一些範例之後，讀其他應用的相關 paper 會輕鬆許多。下一篇會做總結，還有討論一些 CV 發展的難題。

## Checkpoint

- 簡述一下今天介紹的 object detection 從 input 到 output 的大致過程。
- 從 R-CNN 到 Fast R-CNN 到 Faster R-CNN，其實都是基於哪種概念來改進？
- Mask R-CNN 是在 Faster R-CNN 之上多做了什麼？

## 參考資料

1. [CS231n Lecture Slides: Detection and Segmentation](http://cs231n.stanford.edu/slides/2020/lecture_12.pdf)
2. [MIT 6.S094 Lecture Slides: Self-Driving Cars](https://www.dropbox.com/s/d8exfakm7hw9zl1/self_driving_cars_2018.pdf?dl=0)
3. [(Girshick et al., 2014) Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation](https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf)
4. [(Girshick, 2015) Fast R-CNN](https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf)
5. [(Ren et al., 2015) Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks](https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf)
6. [(Redmon et al., 2016) You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection](https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf)
7. [StackExchange: What is the difference between semantic segmentation, object detection and instance segmentation?](https://datascience.stackexchange.com/questions/52015/what-is-the-difference-between-semantic-segmentation-object-detection-and-insta)
8. [(Long et al., 2015) Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation](https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf)
9. [(He et al., 2017) Mask R-CNN](https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf)

## 延伸閱讀

1. [(Wang et al., 2017) DeepVO: Towards End-to-End Visual Odometry with Deep Recurrent Convolutional Neural Networks](https://arxiv.org/pdf/1709.08429.pdf)
2. [(Zou et al., 2019) Object Detection in 20 Years: A Survey](https://arxiv.org/pdf/1905.05055.pdf)