强化学习做目标检测（结合案例+代码分析）

什么是目标检测？

目标检测（Object Detection）的任务是在原始图像中找出感兴趣的目标, 具体分为两项工作：

1. 找出目标"在哪里"，即对目标物体定位，目前常用的方法是用矩形框标定。
2. 判断目标"是什么"，即进行分类（Classification），输出其类别。

目标检测为什么可以用强化学习来做？

目标检测目前普遍是用深度学习来做的，检测性能取决于特征提取网络的好坏，所以基于深度学习的目标检测方法几乎都在卷特征提取网络的设计。

强化学习的出现为目标检测问题提供了新的思路，它将目标检测问题看成一系列控制问题：强化学习具有强大的决策能力，它可以指导当前矩形框采取一个最合适的动作（平移或者伸缩）去靠近目标，经过多次迭代之后，矩形框就移动到了目标的位置。
我用强化学习的方法实现了对工业零件的检测，展示一下结果：

强化学习的建模

那么如何实现这个方法呢？强化学习有三个要素，状态（state）、动作（action）、奖励（reward), 我们需要根据不同的场景对这三个要素进行定义，建立模型。

状态建模

状态是智能体（agent）“眼中的世界”, 由不同特征信息构成，智能体会用这些信息来决定下一步做什么，所以我们在状态建模过程中要考虑有哪些特征信息会对决策有影响。
在目标检测中，我们通常把矩形框区域的图像特征作为当前状态，具体做法是将矩形框区域的图像从原始图像中裁剪出来，然后输入到预训练的卷积神经网络中，得到其特征向量，我这边用的是3层VGG。

动作建模

动作的意义在于使智能体在不同状态进行切换、尝试，这样才有可能找到目标状态。所以设计的动作理论上要能够使智能体到达任意一种状态。

在目标检测中，动作主要包含平移、缩放、终止这三类动作，矩形框用左上角和右下角的顶点表示，部分代码如下：

        if action == 0:  # 左移
            if self.current_box[0]-step_stride >= 0:#如果没有超过边界
                self.current_box[0] -= step_stride 
                self.current_box[2] -= step_stride
        elif action == 4: # 等比例压缩
            dx = (self.current_box[2]-self.current_box[0])*0.1/2.0
            dy = (self.current_box[2]-self.current_box[0])*0.1/2.0
            self.current_box[0] += dx
            self.current_box[2] -= dx
            self.current_box[1] += dy
            self.current_box[3] -= dy

奖励函数设计

奖励可以把好的状态和不好的状态区分开来，进而引导智能体向着好的状态靠近。所以在设计奖励函数时，我们要考虑可以用哪些指标来定义状态的好坏。
在目标检测当中，我们常用iou这个指标来衡量矩形框的精度。

如果当前的iou比上一时刻的值要大，说明当前矩形框更接近目标，那就给一个奖励+1，反之则为-1。

    def reward_function(self,done):
        reward = 0
        #iou
        iou = self.compute_iou()
        if done == False:  #如果还没到最后一步
            if iou < iou_done_th:
                d_iou = iou - self.last_iou #计算调整前后iou之差
                if d_iou > iou_step_th:
                    reward1 = reward_iou_step
                elif d_iou < -iou_step_th:
                    reward1 = -reward_iou_step
                else :
                    reward1 = 0
                reward += reward1
            else:
                reward += reward_done
                done = True
        else:
            if iou > iou_done_th:
                reward += reward_done
            elif iou < iou_done_th-0.1: #如果iou<0.5，认为检测不成功
                reward += -reward_done
            else:
                reward += 0.5*reward_done
        self.last_iou = iou
        return reward,done

DQN网络

在定义了状态、动作、奖励之后，我们可以用探索与利用策略产生经验（experience), 送入强化学习网络中进行训练。经典的强化学习网络有PPO、TD3、DQN系列等。我这边用的是DQN网络，DQN使用神经网络训练拟合最优Q函数，它告诉了我们在当前状态下采取哪个动作价值最大。常用的模型结构是先用3层卷积提取图像特征，最后使用2个线性层进行预测。

class DQN(nn.Module):
    def __init__(self, num_actions):
        super(DQN, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            # 第一层卷积块
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),

            # 第二层卷积块
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),

            # 第三层卷积块
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(256 * 28 * 28, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(4096, num_actions),  # 输出每个动作的Q值
        )

训练

我这边用了500张图片构建数据集，包含5种零件，各100张。每张图片训练40步，每次模型优化的batch_size是100，每1000步更新一次target_net的网络参数。

def train(env, agent):
    for episode in range(num_episodes):#进入一个周期
        #初始化
        state = env.reset()
        done = False
        total_reward = 0
        step = 0
        while not done:
            state_temp = state.unsqueeze(0)
            step += 1
            if step >= num_step:
                done = True
            #收集经验并更新模型
            action = agent.select_action(state_temp)
            next_state, reward, done = env.step(action,done)
            env.draw_block(reward, episode*num_step+step)
            agent.memory.push(state,action,reward,next_state,int(done))
            state = next_state
            total_reward += reward
            agent.optimize_model()
        if episode % target_update == 0:#更新目标网络参数
            agent.update_target_net()
        env.get_new_pic(episode+1)

训练结果

训练结束后，保存模型参数，并绘制奖励变化曲线图。从曲线图中可以看出，在训练初期奖励呈上升的趋势，证明训练的模型也越来越好。到了中后期，奖励上升趋势减缓并逐渐收敛到11左右，说明模型最后达到了稳定。