深度学习的基础实现流程

数据集准备

深度学习需要大量数据的支撑，搭建好的模型，通过大量的数据学习之后，才会拥有强大的泛化能力。模型对数据集的所有图片不停地学习，收敛到一定程度之后，输入一张全新的图片（不在数据集内），也会输出一个相对正确的结果。数据集包含的场景越多，背景越复杂，最终实现的效果会越好。数据集应该包含项目可能出现的所有情况，如光照、贴纸等不利干扰情况，都需要在数据集中出现。

但是对于我们单个具体项目而言，拍摄多个场景的物体是比较困难的，自己架设好摄像头，拍摄出来的背景也是比较单一的，难以满足丰富、复杂、随机的要求。

如上图自己制作的有害垃圾数据集，因为假设好了机械结构，背景非常单一。电池的种类也非常有限，无法将所有种类的电池都采购到。拍摄过多类似的图片，不仅无法满足数据集的要求，而且最终的模型精度也会受到较大影响。所以建议添加一些网上的现有数据集，或者通过爬虫等方式，来扩充数据集的复杂和随机程度，自己拍摄也可以故意制造一些特有场景。

以目标检测为例，理想情况下，包含单个物体的图片数要大于1500张，单个物体的出现次数要大于10000个，并且都需要进行标注。数据集的制作是非常耗时的，尤其在标注时，需要消耗大量的精力。

数据增强

除了尽可能增加图片的个数和复杂度意外，数据增强是最为常用的扩充数据集方法，也对模型精度的提升有极大的帮助。可以说数据增强是一个非常有实用的技巧。

可以看到，相比于原图，可以随机地改变对比度、亮度，或是扣去一些像素点，甚至是多张图片的重叠、拼接，这些都是数据增强的手段，数据增强可以提高难度，也可以成倍地扩充数据集，这对于大多数场景来说都是非常有效的，特别是对于数据集不充足的情况下，使用数据增强可以极大地提高精度和泛化能力。然后，需要注意的是，对于绝大多数轻量化的小模型，应该尽量减少数据增强，因为小模型的拟合能力有限，过度增加图片复杂程度，不利于最终的收敛过程。

模型的搭建

深度学习的模型是最为关键的一个环节，对于计算机视觉来说，模型一般都是由卷积结构组成的卷积神经网络。

上图是YOLOv3的整体模型结构，YOLOv3是目标检测的一个经典算法。可以看到整个模型都是由卷积结构组成，对于原始（416，416，3）的原始图像，输入模型之后，输出了三个结果，对这三个结果进行筛选后就可以得到预测框的位置，最终实现以下的效果。

模型内待求的参数一般都比较多，不同于我们基础学科，用一些多项式拟合的方法，计算机视觉模型的参数是非常多的，这也就意味着它的拟合能力非常强，模型也是非常庞大的，对于一般的图像任务都能够找到相应的拟合结果，也拥有很强的泛化能力。

模型的训练

显然，原始的模型参数是无法一下子获得我们想要的结果的，针对我们特性化的项目要求，比如我要检测易拉罐，我们检测行人等等，需要训练我们的模型，让模型知道我们到底要识别什么东西。换句话来说，就是将我们刚刚准备好的数据集，不停地导入到我们的模型里，我们的模型会输出一个结果（pred)，也就是预测值，将这个预测值和我们标注的真值（target）求偏差（loss），利用数学的方法降低这个偏差，那么就意味着预测值会越来越接近真值，也就是模型输出的结果越来越符合我的要求。

举个简单的例子，例如输入为x，真值为y，模型为F（X）,预测值pred为： $$ pred = F(x) $$ 再用最简单公式求出误差: $$ loss =(pred - y)^2 = (F(x)-y)^2 $$ 可以看出loss是和模型所有参数都有关的一个函数，假设loss的曲线如下：

我们的目标是让误差loss尽可能低，也就是接近C点附近，对于A、B、D的情况，我们都希望修正模型参数x来降低loss，这就是优化器的工作。如果使用梯度下降法（GD），它是这样修正的: $$ {x_i} = {x_i} - \alpha \times {\partial \over {\partial {x_i}}}\left( {F\left( x \right)} \right) $$ 其中的a为步长，也称为学习率，梯度下降法可以使得其他点向C点收敛，但主要存在两个问题。

1. 需要求解所有参数的梯度，计算量非常庞大
2. 容易陷入到局部最优解中，如图中的第一个极小值

目前我们常用的优化器有SGD、Adam等。SGD也就是随机梯度下降法，但是虽然包含一定的随机性，从期望上来看，它是等于正确的导数的，每次都只需要对一部分参数求梯度，大大减少了计算量。同时由于随机性，可以有效地躲开局部最优解，也就是鞍点。解决了GD的两大问题，在计算机视觉领域受到了广泛的使用。

模型的部署和预测

对于绝大多数项目，一般都需要将模型部署到具体的硬件中，比如说ARM开发板、FPGA等，部署也是非常重要的一个板块。

我们的终端设备几乎不可能配一个台式主机，也就意味着没有很强大的计算能力和存储能力。部署的关键在于保证精度的情况下，尽可能压缩模型体积，提升模型预测速度。可以使用现在一些开源的工具，如ncnn、tensorrt、paddle-lite等进行相应的部署。