4、自动驾驶汽车中的目标检测算法解析

自动驾驶汽车中的目标检测算法解析

1. 目标检测基础概念

目标检测在计算机视觉领域中是一项关键任务，主要用于在图像或视频序列中定位和识别多个目标。它融合了图像分类和目标定位两个重要方面。

• 图像分类 ：卷积神经网络（CNNs）是图像分类的常用工具，通过对图像执行卷积操作来识别图像中存在的目标类别。不过，传统CNN的一个主要缺点是它通常只能从图像中检测或分类单个目标。为了克服这一不足，引入了滑动窗口的概念。
• 目标定位 ：主要用于确定特定图像中目标的位置，边界框在定位图像中各种目标时起到了辅助作用。
• 目标识别 ：是图像分类和目标定位的结合，旨在识别图像中的多个目标并找到每个目标的位置。在自动驾驶汽车（SDCs）中，目标检测涉及检测汽车、行人、摩托车、卡车、公共汽车、树木等存在于画面中的目标。

目标检测方法大致可分为基于机器学习（ML）和基于深度学习（DL）的方法：
| 方法类型 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 基于机器学习（ML） | 传统系统依赖ML技术，这些技术处理图像特征提取，并根据目标类型对像素进行分组。提取的图像特征随后作为输入被送入回归模型，以进一步预测相应的目标及其各自的标签。 |
| 基于深度学习（DL） | 前沿的DL方法侧重于无监督学习，自动提取图像中目标的特征并进行分类。 |

2. 基于区域的卷积神经网络（R - CNN）

为了克服CNN只能检测单个目标的问题，引入了基于区域的