15、高级计算机视觉中的目标检测算法解析

高级计算机视觉中的目标检测算法解析

1. 目标检测方法概述

目标检测是计算机视觉中的重要任务，常见的方法有以下三种：
- 经典滑动窗口法 ：使用常规分类网络。首先构建图像金字塔，即同一图像不同尺度的组合，例如每个缩放后的图像是前一个的二分之一，这样能检测不同大小的物体。然后将分类器在整个图像上滑动，每个位置作为分类器输入，根据结果确定该位置的物体类型，该位置的边界框就是输入的图像区域。最后，对于每个物体可能出现的多个重叠边界框，使用启发式方法将它们合并为一个预测结果。
- 两阶段检测法 ：非常准确但相对较慢。第一步，使用名为区域提议网络（RPN）的特殊卷积神经网络扫描图像，提出可能存在物体的矩形感兴趣区域（RoI），但该网络只判断区域内是否存在物体，不检测物体类型。第二步，将RoI发送到第二阶段进行物体分类，确定每个边界框内的实际物体。
- 单阶段（或单次）检测法 ：单个卷积神经网络同时输出物体类型和边界框。这种方法通常速度较快，但不如两阶段方法准确。

下面是这三种方法的对比表格：
| 方法类型 | 准确性 | 速度 | 主要步骤 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 经典滑动窗口法 | 相对较低 | 慢 | 构建图像金字塔、滑动分类器、合并边界框 |
| 两阶段检测法 | 高 | 慢 | RPN提出RoI、对RoI进行分类 |
| 单阶段检测法 | 相对较低 | 快 | 单个CNN输出物体类型和边界框 |

2. YOLO目标检测算法