什么是目标检测?

什么是目标检测?

物体检测技术通常是指检测图像中物体的位置和对应的类别。它是一项基本任务，还有图像分割、目标跟踪、关键点检测等。目标检测是一门涉及计算机视觉和图像处理的计算机技术。物体检测的研究领域包括人脸检测和对等检测。目标检测在许多领域都有应用，包括计算机视觉、图像检索和视频监控。

在物体识别中，需要区分图片中有哪些物体，输入是图片，输出是类别标签和概率。物体检测算法不仅需要检测图像中有哪些物体，还需要输出物体的外帧(x, y，宽度，高度)来定位位置。

物体检测就是准确地找到物体在每张图片中的位置，并标记出物体的类别。物体的大小变化很大，物体的角度和姿态都不确定，它可以出现在图片的任何地方，更不用说物体可以是多个类别。

图像分类、目标检测和图像分割的区别:

• 图像分类:输入图像通常只包含一个对象，目的是确定每个图像是什么对象。它是一个图像级任务，相对简单，发展最快。
• 物体检测:输入图像中往往有很多物体，目的是确定物体的位置和类别，这是计算机视觉中的核心任务。
• 图像分割:输入类似于物体检测，但需要确定每个像素属于哪个类别，属于像素级分类。图像分割和目标检测任务之间有很多联系，模型之间可以相互学习。

传统与深度学习对象检测的区别:

• 传统的目标检测:在不涉及深度学习之前，传统的目标检测通常分为三个阶段:区域选择、特征提取和特征分类。
  • 区域选择:选择图像中可能出现的物体的位置。由于物体的位置和大小不固定，传统算法通常采用滑动窗口算法，但这种算法会有很多冗余帧，计算复杂度较高。
  • 特征提取:获取目标位置后，通常使用手工设计的提取器进行特征提取。由于提取器包含的参数较少，且人为设计的鲁棒性较差，特征提取的质量不高。
  • 特征分类:对上一步获得的特征进行分类，通常使用SVM和AdaBoost等分类器。
• 深度学习对象检测:深度神经网络的大量参数可以提取具有更好鲁棒性和语义的特征，分类器性能更好。

目标检测与其他计算机视觉问题的区别:

计算机视觉与图像识别分类的区别在于，图像识别分类提供定位操作，而目标检测包括定位和分类两个任务。在现实世界中，可以使用更多的物体检测技术，因为拍摄的照片的复杂度很高，可能会有多个目标物体。识别分类任务只能识别较重要的一种，而目标检测任务可以识别多个。

从对象检测再进一步，我们不仅希望在图像中找到对象，还希望为每个被检测对象找到像素掩码，这个问题称为实例分割。

目标检测性能指标:

• 交集over Union (IoU): IoU测量模型选择的候选帧与实际帧之间的重叠，这也代表了模型选择的候选帧的精度。取值范围为0 ~ 1。通常，在实践中会设置一个阈值来设置模型选择的候选帧的精度。未达到iou阈值的候选框将被丢弃。最常用的阈值为0.5，即loU>0.5则认为是真检测，否则认为是假检测。
• mean Average Precision (mAP): mAP =所有类的平均精度除以所有类的和，即数据集中所有类的平均精度的平均值。在二元分类中，平均精度(AP)度量是精度-召回曲线的汇总，MAP =所有类的平均精度之和/所有类，这是数据集中所有类的平均精度的平均值。取平均值意味着mAP避免检测某些类的强和其他类的弱。
  mAP通常是针对一个固定的借据计算的，但是许多边界框会增加候选框的数量。计算变量IoU值的mAP的平均值，以惩罚许多分类错误的候选盒子。

目标检测的主要算法:

• 传统的目标检测算法:Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM，并对上述方法进行了许多改进和优化。
• 深度学习算法:目标检测算法主要基于深度学习模型，可分为两类:
  • 两阶段检测算法:将检测问题分为两个阶段，先生成区域建议，然后对候选区域进行分类(一般需要细化位置)。这类算法的典型代表是基于区域提议的R-CNN算法，如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。
  • 一级检测算法:不需要区域提议阶段，直接生成对象的类别概率和位置坐标值，是比较典型的YOLO、SSD等算法。
    目标检测模型的性能指标是检测精度和速度。对于精度，目标检测应考虑目标的定位精度，而不仅仅是分类精度。一般来说，两阶段算法在精度上有优势，而单阶段算法在速度上有优势。然而，随着研究的发展，这两种算法都得到了改进和完善。