什么是物体检测？6大常用的物体检测算法及应用场景

物体检测（Object Detection）是一种计算机视觉任务，旨在在图像或视频中识别出图像中有哪些目标物体、它们的位置（边界框）以及它们的类别。

它不仅仅告诉你“图像中有什么”，而是进一步指出“这些物体在哪里”。

一、物体检测 vs 图像分类 vs 图像分割

任务	描述
图像分类	判断整张图中是什么（例如“猫”）
物体检测	找出图中每个物体的类别和位置
图像分割	对图像中每个像素进行分类，更精细

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二、物体检测输出示例

一张图片输入后，物体检测系统会输出多个结果，每个结果包含：

• 类别：比如“人”、“车”、“狗”

• 边界框（bounding box）：矩形框住目标的位置（用左上角和右下角的坐标或中心点和宽高表示）

• 置信度得分：模型对检测结果的置信度（0~1）

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三、核心技术原理

物体检测通常结合图像特征提取和分类器/回归器，主要方法包括：

1. 基于候选框的方法（Two-Stage）

• 代表模型：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

• 步骤：

  1. 首先生成可能包含目标的候选区域（Region Proposal）

  2. 再对每个候选区域进行分类和回归位置

2. 单阶段方法（One-Stage）

• 代表模型：YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）

• 特点：速度更快，适合实时应用（如监控摄像）

• 直接对图像进行预测，不需要额外的候选框步骤

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四、常见的物体检测模型

模型名称	特点
R-CNN 系列	检测精度高，计算慢
YOLO 系列（v1~v8）	实时性好，速度快，适合边缘设备
SSD	快速、轻量，适合移动端部署
DETR	基于 Transformer 的检测方法，无需手动设计 anchor
Mask R-CNN	同时做检测 + 实例分割

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五、应用场景

• 自动驾驶：检测行人、车辆、交通标志

• 智能监控：识别入侵者、行为异常

• 工业检测：识别瑕疵、缺陷产品

• 医疗图像分析：检测病灶、肿瘤等

• 电商/AR：商品识别、人脸检测、虚拟试衣

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物体检测是连接视觉感知与决策的关键环节，它赋予计算机“看懂”世界的能力。相较于传统的图像分类，物体检测提供了更详细的信息，不仅告诉你“有什么”，还告诉你“在哪儿”。它广泛应用于自动驾驶、安防监控、智能制造等领域，随着深度学习的发展，检测速度和精度都在不断提升，使得机器更好地理解并应对真实世界的复杂场景。