目标检测的算法有哪些？该如何入门？

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是其他复杂视觉任务的基础。 作为图像理 解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次 视觉任务的基础。

像上图中，这些框框便是我们需要检测出来的目标，每个框框上面会有个小数值，它是识别出来的一个百分比的得分，数值越接近1，准确率也就越高了。

那么目标检测中又包含多少种算法呢？本文主要介绍几个经典常见的。

1、R-CNN

R-CNN（Region with CNN Feature）2014年提出，在此之前都是传统的目标检测算法，人为定义特征进行检测，进入了瓶颈期，进步缓慢，但是R-CNN出来之后将目标检测领域的准确率至少提高了30%。

但是R-CNN也存在一些问题：

• 测试速度慢；
• 训练速度慢，过程极其繁琐；
• 训练所需空间大。

2、Faster R-CNN

2014年R-CNN横空出世，首次将卷积神经网络带入目标检测领域。受SPPnet启发，rbg在15年发表Fast R-CNN，它的构思精巧，流程更为紧凑，大幅提高目标检测速度。

而Faster R-CNN将Fast R-CNN中独立的区域建议生成也改用CNN实现，可以看作是带有RPN分支的Fast R-CNN。

Faster R-CNN在“准”、“快”、“简”三个方面，都将目标检测水平提升到一个新高度。

然而，Faster R-CNN也不是完美的。存在的问题主要表现在两个方面：

一是“快”的问题。Faster R-CNN实现了亚秒级（0.2秒）的目标检测，较之前的方法相比，带来的速度提升已经相当可观。但是需求是不断提高的，亚秒级的检测速度在实时应用场合中又显得力不从心。

二是“简”的问题。与之前的方法相比，Faster R-CNN终于将区域建议生成从基于选择性搜索的方法改造为基于RPN的方法，即实现了区域建议生成的“CNN化”。然而正是由于RPN的存在，使得Faster R-CNN的结构变得相当复杂，两阶段的模式实现起来还是比较繁琐的，这一问题通俗的讲就是“结构繁”。

3、YOLO

YOLO（You Only Look Once） 是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。

YOLO存在的优点是：

• 速度快，处理速度可以达到45fps，其快速版本（网络较小）甚至可以达到155fps；
• 泛化能力强 ，可以广泛适用于其他测试集；
• 背景预测错误率低，因为是整张图片放到网络里面进行预测。

YOLO存在的缺点是：

• 精度低，小目标和邻近目标检测效果差，小对象检测效果不太好（尤其是一些聚集在一起的小对象），对边框的预测准确度不是很高，总体预测精度略低于Fast RCNN。
• YOLO与Fast R-CNN相比有较大的定位误差，与基于region proposal的方法相比具有较低的召回率。但是，YOLO在定位识别背景时准确率更高，而 Fast-R-CNN 的假阳性很高。

4、SSD

发表于 ECCV-2016 的 SSD 算法是继 Faster RCNN 和 YOLO 之后又一个杰出的物体检测算法。与 Faster RCNN 和 YOLO 相比，它的识别速度和性能都得到了显著的提高。

优点：

• 更过的feature map可以得到更好的效果
• 使用图片边界标注框比不适用图片标注框效果更好

缺点：

• 需要人工设置prior box的min_size,max_size和aspect_ratio值。网络中预选框的基础大小和形状需要手工设置。而网络中每一层feature使用的预选框的大小和形状不一样，导致调试过程非常依赖经验。
• 虽然采用了特征金字塔思路，但对小目标的识别效果依然一般，可能因为ssd使用conv4_3低级feature取检测小目标，而低级特征卷积层数少，存在特征提取不充分问题。

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随着深度学习的快速发展，目标检测也得到了越来越多地应用，也有越来越多的算法被应用到建模中。

但是算法种类太多，也就面临着一个问题，该如何选择哪个算法进行建模？毕竟炼丹师称号不是白来的，谁也不想浪费过多时间在无用的模型筛选上。

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参考文章：

经典的目标检测算法汇总 - 知乎

目标检测那点儿事——人人都在用的Faster R-CNN，其实没那么简单 - 知乎

https://www.cnblogs.com/cropmodel/p/13398667.html

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45