通用目标检测技术选型--截止2025年4月

前言：我是一名算法工程师，经常需要对某个AI功能做技术调研和输出技术选型报告，在过去多年的工作当中，积累了很多内容，我会陆陆续续将这些内容整理出来分享给大家，希望大家喜欢，感谢您的阅读！

技术定义与行业现状

通用目标检测技术旨在从图像或视频中自动识别出各种类别的物体，并给出其边界位置。它是计算机视觉领域的核心任务之一，广泛应用于安防监控（如检测异常人物或物品）、自动驾驶（如识别车辆、行人、交通标志）、工业质检（如发现产品缺陷）等场景 。目标检测通过模型对图像划分网格或提取特征区域，预测每个位置是否存在目标及其类别。这一技术的核心功能包括定位（产生边界框）和分类（判别所属类别）两部分。随着人工智能的发展，目标检测已从过去被视为“极其困难”的问题转变为现实中可用的技术，并被大型企业产品化。

痛点和挑战

然而，当前通用目标检测仍面临若干痛点和挑战：

• 小目标检测困难：模型在检测尺寸很小的物体时精度明显下降，原因是小目标在图像中像素少、特征弱，易被背景淹没 。有限的视觉信息和可能的遮挡使得小目标难以区分。这在安防监控（远处人物）或无人机影像（地面小物体）中尤为突出，需要特定的特征增强和多尺度策略。
• 实时性要求高：许多应用场景（如自动驾驶、实时监控）要求检测模型具备高速低延迟的性能，即时处理视频帧。传统两阶段检测算法计算量大，难以满足实时需求，而单阶段算法虽然较快但精度可能受限 。如何在高帧率下仍保持较高精度是工程部署的难点。例如，YOLO系列以实时性能著称，其快速版本可达155 FPS但精度降低，而精度更高的版本只有45 FPS 。
• 数据标注成本高：高性能的目标检测依赖海量标注数据。获取大规模多类别检测数据集需耗费大量人力。比如 MS COCO 数据集中包含80类对象、数十万张图像和上百万标注实例 ，标注工作非常繁重且昂贵。此外，不同领域的新场景常缺乏已标注数据，制约了模型的泛用性。这促使研究人员探索自监督学习、合成数据和半监督标注等方式以降低数据依赖。
  除了以上痛点，在典型应用中还存在技术难点，例如遮挡和背景干扰：实际场景中物体经常部分被遮挡或互相重叠，导致检测模型难以分辨重叠目标 。针对遮挡问题，有研究结合实例分割等方法以分离重叠物体 。再如尺度变化：同类物体在不同距离下尺寸变化巨大，检测算法需要在多尺度特征上都保持鲁棒。现代检测器通过特征金字塔（FPN）等结构在高低层次融合特征，缓解了尺度不一的问题 。另外，密集目标场景（如人群检测）中，大量相邻目标容易导致算法漏检或错检，需要更精细的定位策略和后处理来避免漏框、误划分。

总体而言，通用目标检测技术已经取得显著进步，但在小目标、高实时、高数据需求以及复杂场景鲁棒性方面仍有挑战。这些问题也是各类应用落地时需要重点考虑的工程因素。

技术演进路线图（2000–2025）

目标检测技术经历了从传统方法到深度学习的革命性发展，大致可分为以下阶段，每个阶段都有代表性模型和性能突破：

传统方法时期（2000–2012）

在深度学习兴起前，目标检测主要依赖手工设计特征和传统机器学习分类器。Viola-Jones人脸检测器（2001）是早期经典方法，使用 Haar 特征和级联Adaboost，实现了人脸的实时检测。随后，HOG + SVM（2005）成为通用行人检测标准方案，Dalal和Triggs提出的HOG特征有效描述了局部梯度方向分布，被用于线性SVM分类器检测目标。Deformable Part Model (DPM)（2008）将物体表示为可变形部件模型，Felzenszwalb等人通过判别学习和部件结构，实现了对多类别物体更高精度的检测 。在2012年前，DPM一度主导了PASCAL VOC比赛，其改进版本在VOC2007上达到33.7%的 mAP（IoU=0.5）。总体而言，这一时期检测算法精度有限（VOC2007 mAP不足35%），且大多只能应对单一类别（如人脸、行人），但这些探索为后续发展奠定了基础。

深度学习初期（2012–2015）

2012年深度卷积网络AlexNet横空出世，引发计算机视觉范式转变。2014年，Girshick等提出R-CNN，首次将深度CNN应用于通用目标检测 。R-CNN使用选择性搜索生成约2000个候选区域，对每个区域用CNN（如AlexNet）提取特征，再由SVM分类 。这一两阶段方法将VOC2007检测精度从DPM的33.7%跃升到58.5%（mAP@0.5） 。然而，R-CNN速度极慢，处理一张图片需约14秒 。随后Girshick在2015年提出Fast R-CNN ，通过ROI池化在CNN特征图上直接提取候选区域特征，实现端到端训练的检测和定位。Fast R-CNN将VOC2007 mAP提高到约70% ，并将检测速度提升约200倍（相对于R-CNN），但瓶颈仍在于依赖外部候选区域算法（如选择性搜索）的计算开销 。同年，He等提出SPP-Net，用空间金字塔池化替代固定尺寸输入，也缓解了R-CNN的多重卷积计算冗余 。2015年底，Ren等人提出革命性的Faster R-CNN ，引入区域建议网络（RPN）在CNN内部直接预测候选框，从而彻底移除了繁慢的外部提案过程。Faster R-CNN被视为首个接近实时的深度学习检测器，用较小的ZF网络可达17 FPS且COCO数据集上AP@0