目标检测

Object Detection

目标检测是计算机视觉领域的一项核心任务，它比图像分类更进了一步。目标检测的目标不仅是识别出图像中有什么物体（分类），还要同时确定这些物体在图像中的位置（定位）。通常，位置信息会以边界框 (Bounding Box) 的形式输出。

核心任务

一个目标检测算法需要对一张输入的图像，输出一个列表，列表中的每一项包含：

1. 类别标签 (Class Label): 识别出的物体属于哪个类别（如：“人”、“车”、“猫”）。
2. 边界框 (Bounding Box): 一个矩形框，通常由左上角坐标 $(x,y)$ 和框的宽高 $(w,h)$ 来定义，用于精确地框出物体的位置。
3. 置信度分数 (Confidence Score): 一个表示该检测结果有多大把握是正确的概率值。

两大主流技术路线

现代基于深度学习的目标检测算法主要分为两大流派：

1. 两阶段检测器 (Two-Stage Detectors)

这类方法将检测过程分为两个独立的阶段，追求更高的检测精度。

1. 阶段一：候选区域生成 (Region Proposal): 首先通过一个专门的算法（如Selective Search或Region Proposal Network）在图像上快速地生成数千个可能包含物体的候选区域（Region of Interest, RoI）。
2. 阶段二：分类与回归 (Classification and Regression): 对每个候选区域，使用一个卷积神经网络进行精细的分类，并对边界框的位置进行微调（回归）。

• 代表算法: R-CNN系列
  • R-CNN: 开山之作，但速度极慢，因为它对每个候选区域都独立运行一次CNN。
  • Fast R-CNN: 通过共享卷积计算，极大地提升了速度。
  • Faster R-CNN: 引入了区域提议网络 (Region Proposal Network, RPN)，将候选区域的生成也整合进了神经网络，实现了端到端的训练，是两阶段检测器的里程碑。
• 特点: 通常具有更高的检测精度，但速度相对较慢。

2. 单阶段检测器 (One-Stage Detectors)

这类方法摒弃了候选区域生成阶段，直接将目标检测视为一个统一的回归问题，在整个图像上一次性地预测出所有物体的类别和位置。

• 代表算法:
  • YOLO (You Only Look Once): 将图像划分为一个网格（grid），每个网格单元负责预测落在该单元内的物体。YOLO以其极快的检测速度而闻名，能够轻松实现实时检测。
  • SSD (Single Shot MultiBox Detector): 结合了YOLO的网格思想和Faster R-CNN的锚点框（Anchor Box）思想，在不同尺度的特征图上进行预测，以实现在速度和精度之间的良好平衡。
• 特点: 速度非常快，适合需要实时处理的应用场景，但通常在精度上略逊于两阶段检测器。

关键概念与评估

核心组件

• 锚点框 (Anchor Boxes): 在图像上预设的一系列不同尺寸和长宽比的参考框。模型学习的是如何将这些锚点框调整到真实物体的位置，而不是从零开始预测边界框。
• 非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS): 目标检测算法在后处理阶段的一个关键步骤。一个物体可能被多个边界框同时检测到，NMS通过保留置信度最高的那个框，并抑制掉与它交并比 (IoU) 过高的其他框，来消除冗余的检测结果。

核心评估指标

• 交并比 (Intersection over Union, IoU): 这是衡量单个预测框有多准确的核心指标。它的计算方式是：

  $$IoU=\frac{\text{预测框与真实框的交集面积}}{\text{预测框与真实框的并集面积}}$$

  IoU的值介于0和1之间，值越大表示重合度越高。通常，我们会设定一个阈值（如0.5），当IoU大于该阈值时，认为这个预测是正确的（True Positive）。

• 平均精度 (Average Precision, AP): 针对单个类别的评估指标。它综合了模型在不同置信度阈值下的精确率（Precision）和召回率（Recall），是Precision-Recall曲线下的面积。

• 平均精度均值 (mean Average Precision, mAP): 整个模型性能的最终指标。它是所有类别的AP值的平均值。mAP是目标检测领域最通用、最重要的评估标准。