目标检测入门和实现思路！

最新推荐文章于 2025-05-24 09:00:00 发布
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#计算机视觉 #机器学习 #人工智能 #深度学习 #算法

本文介绍了计算机视觉中的目标检测任务，包括目标检测的基本概念，如与图像分类的区别，以及目标检测的常用思路——通过候选框进行分类和微调。文章还详细阐述了目标框的定义方式和交并比（IoU）的重要性，它是衡量目标框重叠程度的关键指标。

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作者：徐和鼎，浙江大学，Datawhale优秀学习者

本文讲解了目标检测的基本概念，分析了实现目标检测的常用思路。下一篇将介绍目标检测经典数据集—VOC数据集的基本信息，和对VOC数据集进行处理的方法。

一、目标检测基本概念

1. 什么是目标检测

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，近年来传统目标检测方法已经难以满足人们对目标检测效果的要求，随着深度学习在计算机视觉任务上取得的巨大进展，目前基于深度学习的目标检测算法已经成为主流。

相比较于基于深度学习的图像分类任务，目标检测任务更具难度，具体区别如下图所示。

图像分类：只需要判断输入的图像中是否包含感兴趣物体。

目标检测：需要在识别出图片中目标类别的基础上，还要精确定位到目标的具体位置，并用外接矩形框标出。

分类和目标检测任务示意图

2. 目标检测常用思路

自2012年Alex Krizhevsky凭借Alex在ImageNet图像分类挑战赛中拿下冠军之后，深度学习在图像识别尤其是图像分类领域开始大放异彩，大众的视野也重新回到深度神经网络中。紧接着，不断有更深更复杂的网络出现，一再刷新ImageNet图像分类比赛的记录。

大家发现，通过合理的构造，神经网络可以用来预测各种各样的实际问题。于是人们开始了基于CNN的目标检测研究, 但是随着进一步的探索大家发现，似乎CNN并不善于直接预测坐标信息。并且一幅图像中可能出现的物体个数也是不定的，模型如何构建也比较棘手。

因此，人们就想，如果知道了图中某个位置存在物体，再将对应的局部区域送入到分类网络中去进行判别，那我不就可以知道图像中每个物体的位置和类别了吗？</

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这一部分的作用就没什么特殊的含义了，就是若干卷积层进行预测，也有些工作里把head部分称为decoder（解码器）的，这种称呼不无道理，head部分就是在由前面网络输出的特征上去进行预测，约等于是从这些信息里解耦出来图像中物体的类别和位置信息。很多目标检测的优化工作就是这么来的，比如2018年的ECCV上的RFBNet，就是在SSD基础上，设计了RFB模块插进Neck部分，从而显著提升了模型性能。，是目标检测网络最为核心的部分，大多数时候，backbone选择的好坏，对检测性能影响是十分巨大的。
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