2. 交通標誌的分類方法
3. 需要改進的地方
這個應該是一年前寫完的。突然發現還躺在草稿裡，沒有發布出來……
當時剛開始學檢測，實驗室也沒有師兄是這個方向的，所以沒有將檢測結果除錯的很好。最終，我採取的方法是在檢測結果後面在加乙個分類實現的檢測（注意我這裡的檢測加分類不是網路結構層面的two stage，而是檢測出結果（只使用候選框位置，不適用類別資訊）＋分類器（確定類別，含負樣本類別））。雖然這方法的實驗結果還是不錯的，但是只能用於實際的比賽，學術意義不大。
學術才是根本，工程只是為了交差。不建議使用我這種方法。
各種交通標誌的樣本不均衡，將各種交通標誌當成一類交通標誌，有利於對樣本較少類別的交通標誌進行學習（還沒有進行嚴格的實驗證明），將所有的交通標誌當成乙個類別之後，部分我們可能暫時不需要檢測的類別也可以當成檢測物件，這樣我們的訓練樣本就更多了。
cctsdb 資料集只將資料集分成了三大類，沒有交通標誌的小類別，即無細分類的標籤，無法直接訓練出。
非深度學習的方法，都是基於分類任務來做的檢測。使用顏色閾值提取感興趣區域（roi）後，後面也需要跟乙個分類來對 roi 進行分類，所以分類器比不可少。
1.2.1 對 yolov3 的一些改進點（針對資料集的優化）。
我們這裡使用yolov3來檢測交通標誌，對yolov3主要改進有：
【修改anchor】針對我們的交通標誌的大小，長寬比資訊，調整，網路結果中的 anchors 的大小。使用kmeans 對標籤檔案中交通標誌的大小進行聚類，我們只修改了anchors 的大小，沒有修改 anchors 的數量。良好的 anchor 更有利於訓練和回歸。
【調整 殘差結構】交通標誌資料集相對於voc、coco這些資料集而言，檢測物件更小。最小時，交通標誌的面積只佔到整個影象的萬分之一。
1.2.1. 對資料集的處理。
交通標誌的資料集通常不做左右對稱處理，我們將分類任務從檢測任務中分離出來後，就可以做左右對稱的資料增強了。
【左右對稱 aug】由於我們的檢測器只進行檢測不進行分類，所有我們對所有的影象進行了左右對稱處理增強。一張影象相當於兩張
我們這裡只使用了 cnn 來進行分類，使用 resnet18訓練114類交通標誌（114類交通標誌+1類其他），最後的分類準確率達到 98%。
如何學習大類別？：yolo 檢測對影象的特徵提取能力太強了，很容易學到一些細節資訊（小類別），而忽略了整體資訊（大類別）。在交通標誌檢測中的表現就是，例如：我提供10種類別的三角形標誌，我們希望網路能檢測到所有的三角形標誌，而不是僅僅這10類標誌。
如何讓分類器實現連續學習？：當交通標誌的檢測類別改變時，我們就需要重頭訓練我們的分類器，之前的訓練工作都浪費了，我們希望能充分利用之前的訓練工作，繼續訓練，實現分類任務。
如何讓檢測器實現連續學習？：同理，不只是分類器，當我們的檢測任務改變時，也需要從頭開始訓練我們的檢測器，應該需要一種方法來解決這個問題。 完
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