目标检测入门和实现思路!

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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