18、目标检测基础入门

目标检测基础入门

1. 目标检测简介

随着自动驾驶汽车、面部检测、智能视频监控和人数统计解决方案的兴起，快速准确的目标检测系统需求大增。目标检测不仅要对图像中的对象进行分类，还要通过绘制边界框来确定每个对象的位置，这使得它比传统的图像分类任务更具挑战性。

例如，当图像中同时存在猫和狗时，仅进行图像分类难以准确处理，而目标检测不仅能预测对象的位置（边界框），还能预测每个边界框内对象的类别。

目标检测的输出与图像分类和目标定位有所不同：
| 任务类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 图像分类 | 仅提及图像中存在的对象类别 |
| 目标定位 | 在图像中的对象周围绘制边界框 |
| 目标检测 | 在图像中的每个对象周围绘制边界框，并识别每个边界框内对象的类别 |

目标检测的应用场景广泛，包括：
- 安全领域 ：用于识别入侵者。
- 自动驾驶汽车 ：识别道路图像中的各种对象。
- 图像搜索 ：帮助识别包含感兴趣对象（或人）的图像。
- 汽车行业 ：识别汽车图像中的车牌。

训练一个典型的目标检测模型通常涉及以下步骤：
1. 创建包含图像中各种对象的边界框标签和类别的真实数据。
2. 设计扫描图像的机制，以识别可能包含对象的区域（区域提议）。
3. 使用交并比（IoU）指标创建目标类别变量。
4. 创建目标边界框偏移变量，以修正步骤2中区域提议的位置。 <