目标检测综述(一份全的自制PPT): 涵盖各种模型简介对比，适合入门和了解目标检测现状_机器视觉 目标检测发展前沿 ppt

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前言：本文梳理了目标检测的相关背景，定义，挑战，损失函数及模型方法的发展，为希望学习相关知识的新手提供了相对比较全面易懂的简要介绍，同时结合本笔者自身研究方向的知识展开了相关的思考。

P1:目标检测的需求与应用

第一部分我们主要回答两个问题：目标检测在实际中有哪些应用以及为什么我们需要研究它的原因。

问题1：在我们日常生活中有哪些可以想到的目标检测应用呢？

比如，打卡时需要人脸检测，购物时可以进行商品检测与文本提取，检血时可能需要细胞检测与病理检测，垃圾分类时可使用垃圾检测避免误分类现象等。

这些都说明：目标检测不管是在我们的日常生活领域，交通领域，工商业领域还是医学领域中都有着广大的应用需求与前景。再回到我们日常的校园生活中，学校的智能食堂及智能MY PASS门禁系统也都需要目标检测技术的支持。
问题2：为什么我们需要目标检测？

由此可见，目标检测存在于我们生活中的方方面面，为我们的生活生产提供了极大的便利与高效的技术支持。虽然目前目标检测技术已经有着众多的落地应用，算法也相对成熟并取得十分不错的效果，但它还有许多挑战值得我们去研究（这个我们后面会讲到）。正所谓：没有最好，只有更好。

P2:目标检测的相关定义

第二部分，我们主要会介绍目标检测的相关定义，挑战，经典的数据集以及相关的评价指标。在介绍数据集之前，我们会先结合目标检测的定义及挑战，以损失函数的角度概览目标检测的相关改进发展。从而使大家更好地理解后面所介绍的目标检测模型方法。

2.1 目标检测的定义

首先，目标检测在CV领域中所处的地位是怎么样的？与其它任务的区别是？

目标检测与分类、分割并称为CV的三大主要任务，他们之间的区别主要如下图所示。

• 与分类的区别：
  相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置（常用矩形检测框的坐标表示）。
• 与分割的区别：
  分割分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。

从任务的角度来看，目标检测可以看成是分类与分割任务的一座过度桥。这也是目标检测研究的重要性所在原因之一。

那到底什么是目标检测呢？或者说目标检测的任务是什么呢？