目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的核心問(wèn)題之一，其任務(wù)就是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)，確定他們的類(lèi)別和位置。由于各類(lèi)不同物體有不同的外觀，姿態(tài)，以及不同程度的遮擋，加上成像是光照等因素的干擾，目標(biāo)檢測(cè)一直以來(lái)是一個(gè)很有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。

目標(biāo)檢測(cè)算法原理

目標(biāo)檢測(cè)定義，識(shí)別圖片中有哪些物體以及物體的位置（坐標(biāo)位置）。其中，需要識(shí)別哪些物體是人為設(shè)定限制的，僅識(shí)別需要檢測(cè)的物體；物體的坐標(biāo)位置由兩種表示方法：極坐標(biāo)表示（xmin， ymin， xmax， ymax）和中心點(diǎn)坐標(biāo)表示（x_center， y_center， w， h）。

目標(biāo)檢測(cè)算法原理：清晰記住算法的識(shí)別流程，解決某些問(wèn)題用到的算法的關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。

常見(jiàn)經(jīng)典目標(biāo)檢測(cè)算法

目標(biāo)檢測(cè)算法分類(lèi)：

目標(biāo)檢測(cè)近年來(lái)已經(jīng)取得了很重要的進(jìn)展，主流的算法主要分為兩個(gè)類(lèi)型：

（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通過(guò)啟發(fā)式方法（selective search）或者CNN網(wǎng)絡(luò)（RPN）產(chǎn)生一系列稀疏的候選框，然后對(duì)這些候選框進(jìn)行分類(lèi)與回歸，two-stage方法的優(yōu)勢(shì)是準(zhǔn)確度高。

（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均勻地在圖片的不同位置進(jìn)行密集抽樣，抽樣時(shí)可以采用不同尺度和長(zhǎng)寬比，然后利用CNN提取特征后直接進(jìn)行分類(lèi)與回歸，整個(gè)過(guò)程只需要一步，所以其優(yōu)勢(shì)是速度快，但是均勻的密集采樣的一個(gè)重要缺點(diǎn)是訓(xùn)練比較困難，這主要是因?yàn)檎龢颖九c負(fù)樣本（背景）極其不均衡，導(dǎo)致模型準(zhǔn)確度稍低。

目標(biāo)檢測(cè)和目標(biāo)識(shí)別的區(qū)別

目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)最常見(jiàn)的挑戰(zhàn)之一。

目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別的區(qū)別在于：目標(biāo)檢測(cè)是用來(lái)確定圖像的某個(gè)區(qū)域是否含有要識(shí)別的對(duì)象，而識(shí)別是程序識(shí)別對(duì)象的能力。識(shí)別通常只處理已檢測(cè)到對(duì)象的區(qū)域。

目標(biāo)檢測(cè)算法的發(fā)展現(xiàn)狀

目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最重要的任務(wù)之一，主要目標(biāo)是在真實(shí)場(chǎng)景或輸入圖像中檢測(cè)出特定目標(biāo)以及目標(biāo)的具體位置，并為每個(gè)檢測(cè)到的對(duì)象分配預(yù)先標(biāo)注的類(lèi)別標(biāo)簽。由于其應(yīng)用廣泛、發(fā)展迅速，近年來(lái)目標(biāo)檢測(cè)引起了巨大的關(guān)注。

基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算模型主要用于通用或是特定領(lǐng)域的目標(biāo)檢測(cè)。這些計(jì)算模型作為大多數(shù)目標(biāo)檢測(cè)器的骨干網(wǎng)絡(luò)（backbone），主要作用為從輸入圖像中提取特征、分割、分類(lèi)和目標(biāo)定位等。

事實(shí)上，作為圖像分析的重要方法，目標(biāo)檢測(cè)在許多計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中廣泛應(yīng)用，比如人臉識(shí)別、行人檢測(cè)、標(biāo)志檢測(cè)和視頻分析等方向。人臉識(shí)別的目的是檢測(cè)出圖像中存在的人臉，由于存在許多不確定的遮擋和光照變化，人臉識(shí)別在現(xiàn)階段研究中仍然是一項(xiàng)困難的任務(wù)。

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