OpenMMlab《目标检测与MMDetection》听课笔记

什么是目标检测

        给定一张图片，用矩形框框出所有感兴趣物体 同时预测物体类别。

目标检测的应用

1. 目标检测 in 人脸识别
2. 目标检测 in 智慧城市
3. 目标检测 in 自动驾驶
4. 目标检测 in 下游视觉任务
5. 目标检测 vs 图像分类

目标检测 vs 图像分类

滑窗 Sliding Window

1. 设定一个固定大小的窗口

2. 遍历图像所有位置，所到之处用分类模型（假设已经训练好）识别窗口中的内容

3. 为了检测不同大小、不同形状的物体，可以使用不同大小、长宽比的窗口扫描图

改进思路

1. 区域提议：基于图像颜色或底层特征，找出可能含有物体 的区域，再送给神经网络识别。相比于普通滑窗，减少框的个数且保证召回率。

1. 消除滑窗中的重复计算：用卷积一次性计算所有特征，再取出对应位置的特征完成分类。

 

目标检测的基本范式

1. 两阶段方法：（基于区域的方法） 以某种方式产生窗，再基于窗口内的特征进行预测 
2. 单阶段方法：在特征图上基于单点特征实现密集预测

目标检测技术的演进