17、深度学习在害虫检测中的应用与挑战

深度学习在害虫检测中的应用与挑战

1. 目标检测概述

近年来，“目标检测”在计算机视觉应用中成为备受关注的难题之一。如今，图像无处不在，图像中的关键内容就是目标。从图像中提取语义信息以进行目标识别和检测等进一步分析，是主要的图像处理应用。目标检测的显著特征被广泛应用于视频监控、自动驾驶、人机界面、机器人视觉、人群计数、异常检测和医疗保健等领域。

目标检测是计算机视觉的首要任务，旨在确定图像中目标的位置和类别。它主要分为“通用目标检测”和“目标检测的应用”两类。通用目标检测的目标是设计一种能够检测特定类别目标实例的技术，模拟人类视觉；而后者则是在人脸识别、行人检测、高级驾驶辅助系统、病变检测、害虫检测等应用场景中运用目标检测方法。

目标检测方法可分为传统目标检测方法和深度学习目标检测框架：
- 传统目标检测 ：依赖手工特征，使用滑动窗口扫描整个图像，试图识别边缘、角点和像素强度等低级视觉线索，以确定特定像素是否属于目标实例。这种方法看似简单，但计算成本高。常见的传统检测器有Viola - Jones检测器、HOG（方向梯度直方图）检测器和DPM（可变形部件模型）检测器。
- 深度学习目标检测 ：近年来，深度学习算法吸引了研究界的关注，催生了各种强大而快速的目标检测方法。深度卷积神经网络（DCNNs）可以快速从图像中学习高级特征表示，为目标检测应用深度学习奠定了基础。

2. 深度学习目标检测

如今，深度学习在目标识别和检测方面已经超越了使用手工特征的传统图像处理方法。基于卷积神经网络（CNN）的目标检测器在目标检测中占据主导地位，因为它允许模型自