目标检测算法超全解析：从传统方法到前沿技术

目标检测作为计算机视觉领域的核心任务，致力于识别图像或视频中的目标物体，并确定其位置。这一技术广泛应用于安防监控、自动驾驶、智能医疗等众多领域，是推动人工智能发展的关键力量。本文将全面梳理目标检测算法，涵盖传统方法与当下热门的深度学习算法，为你深入剖析其原理与应用。

一、传统目标检测方法

传统目标检测主要依赖人工设计特征与分类器。比如 Viola-Jones 算法，专为快速人脸检测而设计，通过积分图像与 Adaboost 算法训练级联分类器，能高效检测人脸。HOG+SVM 组合常用于行人检测，HOG 描述子提取图像局部梯度方向直方图特征，SVM 分类器完成分类。DPM（可变形部件模型）则通过对目标部件建模，适用于多种物体检测。在筛选检测框时，非极大值抑制（NMS）算法至关重要，它按得分排序检测框，删除重叠率高的框，确保检测结果精准。

二、One - stage 目标检测算法

One - stage 算法直接在 CNN 网络上预测目标类别与位置，高效且实时性强。以 YOLO 系列为代表，其发展历程丰富。YOLO 网络借鉴 GoogLeNet 结构，用 1x1 和 3x3 卷积层替代 inception module，由 24 个卷积层与 2 个全连接层构成，将输入图像划分为 7x7 网格，输出 7x7xk 张量，经 NMS 算法提取检测结果。

YOLOv3 舍弃 Softmax 用于多标签分类场景，架构上在 Darknet - 19 基础上引入残差块，加深为 Darknet - 53 网络。YOLOv4 的 CSPDarknet53 架构优化了梯度信息传递，减少参数量与 FLOPS。训练策略上，Backbone 采用 Mosaic 数据增强、DropBlock 正则化与标签平滑；检测头使用 CIoU - loss、CmBN 策略、自对抗训练（SAT）等。推理时，借助 Mish、SPP、PAN 等提升性能。

YOLOv5 原理涵盖输入端（mosaic 增强与自适应锚框计算）、backbone（CSPDarkNet53 结合 Focus 切片）、Neck（SPP+PAN 融合）与输出端（沿用 V3 head 与 GIOU 损失）。其引入的 CSP 结构将特征图拆分处理，增强学习能力、降低计算成本与内存开销。

SSD 作为 One - stage 算法，对小目标检测效果欠佳，原因在于小目标对应 anchor 少，相关特征图上像素难训练。Anchor 是预设在图像上的不同尺寸与长宽比的框，引入它能提升模型学习效果，使用不同尺寸和长宽比是为增大交并比，尺寸选择有人为经验、k - means 聚类、超参数学习三种方式。

三、Two - stage 目标检测算法

Two - stage 算法先生成候选框，再经 CNN 分类。Faster R - CNN 是典型代表，它用内部 RPN 网络替代外部候选区域方法（如选择性搜索），生成 ROI 效率更高。其损失包括分类损失与回归损失。Mask R - CNN 在 Faster R - CNN 基础上增加分割功能，创新采用 ResNeXt - 101 + FPN backbone 与 RoI Align 替代 RoI Pooling，解决了量化误差问题，在小目标检测上更精准。

四、其他重要算法与概念

RPN 网络负责生成 anchors，经 softmax 分类与边框回归调整，输出 proposals。MTCNN 用于人脸检测，通过 Pnet、Rnet、Onet 三级网络逐步筛选与校正，输出准确人脸框与关键点。

在算法比较方面，不同算法各有优缺点，性能评价指标主要有 AP（单个类别平均精度）、mAP（所有类别 AP 均值）以及 IoU（交并比，衡量框的准确率）。人脸检测方法分为传统与基于深度学习两类。检测不同大小人脸可通过缩放图片、调整滑动窗或利用 anchor box 实现。设定最小人脸尺寸要看滑动窗或 anchor box 最小窗口。定位人脸位置有滑动窗、FCN 映射、anchor box 映射等方式。通过 NMS 处理人脸多个框确定最终位置。端到端即输入图像直接输出检测结果，如 YOLO 算法；非端到端则需分步操作，如 RCNN。目标检测技巧包含数据增强、多尺度训练 / 测试、利用全局语境、预测框微调 / 投票、随机权值平均、在线难例挖掘、Soft NMS、RoI 对齐等。

在数据集选择上，常用 COCO（80 个类别）、PASCAL VOC（20 个类别，含 VOC2007 和 VOC2012），还可在 COCO 预训练模型基础上微调。