一、深度学习是什么？
百度百科的解释是这样子：深度学习的概念源于 人工神经网络的研究，含多个隐藏层的 多层感知器就是一种深度学习结构。
说起人工神经网络，首先要特别感谢1981 年诺贝尔医学奖的获得者大卫.休伯尔先生以及托斯坦.威泽尔先生。他们发现了视觉系统的信息处理方式，也就是大脑的可视皮层是分级的。
具体是怎么样呢？我们继续往下看。
我们的大脑皮层包括V1 ，V2 ，V4，PMC，PFC 等区域，他们每一部分的功能是不一样的。
我们平时眼睛看到事物的过程大概是这样子：
1.视网膜（Retina）获取图像的像素点
2.低级的 V1区提取边缘特征
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V2区获取基本形状或目标的局部
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高层V4得到整个目标（如判定为一张人脸）
5.更高层的 PFC（前额叶皮层）进行分类判断等。
基于上面所说的大脑的分层结构，科学家设计出了神经网络系统，而深度学习就是一个让多层神经网络可以训练、能够运行起来，而演化出来的一系列新的结构和新的方法。
二、深度学习能做什么？
物体检测的任务是找出图像或视频中的感兴趣物体，同时检测出它们的位置和大小，是机器视觉领域的核心问题之一。
物体检测过程中有很多不确定因素，如图像中物体数量不确定，物体有不同的外观、形状、姿态，加之物体成像时会有光照、遮挡等因素的干扰，导致检测算法有一定的难度。
三、深度学习的实现过程
- 深度学习的检测算法
基于上述所说的任务，程序猿们就开始设计各种深度学习网络以及算法来解决这个问题。现在比较主流的两类算法有一阶段（one-stage）和两阶段（two-stage）算法：
• one-stage 算法，包括 SSD ， YOLO 系列算法等等，仅使用一个 CNN 网络直接预测。 One-stage 算法速度快，但是准确性要低一些。
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• two-stage 的 R-CNN 系列算法，包括 R-CNN ， Fast R-CNN, Faster R-CNN 等等，需要先使用启发式方法如选择性搜索算法（ Selective Search Algorithm ）或者 CNN 网络如 RPN 来产生 Region Proposal ，然后再在候选框上做目标分类与位置回归。 Two-stage 方案准确度高速度慢。
看到这里，我们可以注意到，无论是一阶段和两阶段算法，他们的核心都是CNN 结构。那CNN是什么呢？
- 卷积神经网络
CNN 全称为卷积神经网络，在目标检测的过程中，我们可以把它看成一个黑盒子。输入一张图片，然后输出这张图片中的物体是各个类别的概率。
卷积神经网络主要包括卷积层、池化层、全连接层三部分，它是深度学习中最核心的部分。
典型的CNN 由3 个部分构成：
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卷积层
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池化层
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全连接层
卷积层负责提取图像中的局部特征；它主要是通过多个卷积核与原图的RGB 三个通道进行矩阵的点乘运算，得到一系列的特征值。这些特征值简单一点理解就是代表一定的形状。
比如我们现在要识别老鼠的屁股，我们可以设计这样一个卷积核，与原图进行卷积运算，当扫描到老鼠的屁股的时候，我们会得到一个比较大的数值。而当扫描到老鼠的耳朵的时候，它的结果是比较小的。根据这个结果，我们就能判断图片中包含了老鼠屁股这样一个特征。当然，这里的卷积核讲的比较抽象，在实际中，会用到很多卷积核。卷积核的取值在没有以往学习的经验下，可以由函数随机生成，再逐步训练调整。
池化层也称为下采样过程，它的主要作用是降低数据维度，避免过拟合。一般池化有最大池化以及平均池化。图中这个主要是用到了最大池化，第一个小方块中获取最大数字6 ，第二个取了8 ，同理，得到了一个新的特征矩阵。这里的过拟合是指在训练集上表现好，但在测试集上表现不好，泛化性能差。举个例子，比如说有个美女对我笑，然后我就判断这个美女喜欢我。这样子是不好的。
全连接层就是将前面的特征进行组合起来，得到最终想要的结果。它包括输入层、隐层和输出层三部分。
一般神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。像下图图中这个Alexnet 包含了五个卷积层、三个最大池化以及三个全连接层。因为卷积神经网络计算量很大，虽然很早以前就发现，但是由于GPU 算力跟不上，所以一直没被用起来。直到2012 年，算力比较好了，卷积神经网络重新复出，并且惊艳全场。
现在卷积神经网络已经重新发展了十年的时间，有很多工程师在开发这个东西，现在的深度学习网络以及变得越来越复杂（如下图yolov5算法）。但是它的基础仍然是卷积神经网络。
伴随着深度学习准确率越来越高、速度越快。现在无人驾驶已经可以实现特定场景的无人驾驶，以及现在很火的robotax ，也就是无人出租车。虽然现在还有一定困难，但是相信在不久的将来能够落地。接下来给大家分享一个我用yolov5 测试的一段目标检测的视频。
yolov5算法进行目标检测
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Original: https://blog.csdn.net/weixin_38800901/article/details/123979597
Author: 一个爱茶的工科男
Title: 初识基于深度学习的目标检测（无人驾驶感知）
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