python成绩统计及格学平成_基于深度学习的目标检测算法综述

导言目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体)，确定它们的位置和大小，是机器视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观，形状，姿态，加上成像时光照，遮挡等因素的干扰，目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。本文将针对目标检测(Object Detection)这个机器视觉中的经典任务进行解析，抛砖引玉。如对文中的内容持不同观点，欢迎到SIGAI公众号发消息给我们，一起探讨！什么是目标检测？目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体)，确定它们的位置和大小，是机器视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观，形状，姿态，加上成像时光照，遮挡等因素的干扰，目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：

分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。

定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。

检测-Detection：解决“是什么？在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。

分割-Segmentation：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。目标检测要解决的核心问题除了图像分类之外，目标检测要解决的核心问题是：

1.目标可能出现在图像的任何位置。

2.目标有各种不同的大小。

3.目标可能有各种不同的形状。

如果用矩形框来定义目标，则矩形有不同的宽高比。由于目标的宽高比不同，因此采用经典的滑动窗口 图像缩放的方案解决通用目标检测问题的成本太高。目标检测的应用目标检测在很多领域都有应用需求。其中被广为研究的是人脸检测，行人检测，车辆检测等重要目标的检测。人脸检测在SIGAI上一篇文章“人脸识别算法演化史”中已经简单介绍，后面我们会针对这个问题撰写综述文章。行人检测行人检测在视频监控，人流量统计，自动驾驶中都有重要的地位，后续也会有相关综述文章。车辆检测车辆检测在智能交通，视频监控，自动驾驶中有重要的地位。车流量统计，车辆违章的自动分析等都离不开它，在自动驾驶中，首先要解决的问题就是确定道路在哪里，周围有哪些车、人或障碍物。其他应用交通标志如交通灯、行驶规则标志的识别对于自动驾驶也非常重要，我们需要根据红绿灯状态，是否允许左右转、掉头等标志确定车辆的行为。交通标志检测除了这些常见目标的检测之外，很多领域里也需要检测自己感兴趣的目标。比如工业中材质表面的缺陷检测，硬刷电路板表面的缺陷检测等。表面缺陷检测农业中农作物表面的病虫害识别也需要用到目标检测技术：农作物病虫害检测人工智能在医学中的应用目前是一个热门的话题，医学影像图像如MRI的肿瘤等病变部位检测和识别对于诊断的自动化，提供优质的治疗具有重要的意义。肿瘤检测目标检测相关算法DPM算法与人脸、行人等特定类型的目标检测不同，通用目标检测要同时检测出图像中的多类目标，难度更大。处理这一问题的经典方法是DPM(Deformable Part Model)，正如其名，这是可变形的组件模型，是一种基于组件的检测算法。该模型由Felzenszwalb在2008年提出，并发表了一系列的CVPR，NIPS文章，蝉联三届PASCAL VOC目标检测冠军，拿下了2010年PASCAL VOC的“终身成就奖”。

在深度卷积神经网络(DCNN)出现之前，DPM算法一直是目标检测领域最优秀的算法，它的基本思想是先提取DPM人工特征(如下图所示)，再用latentSVM分类。这种特征提取方式存在明显的局限性，首先，DPM特征计算复杂，计算速度慢；其次，人工特征对于旋转、拉伸、视角变化的物体检测效果差。这些弊端很大程度上限制了算法的应用场景。DPM目标检测流程Alexnet现代深度神经网络的想法早在2006年就被 Geoffrey Hinton 提出，直到2012年，Alex Krizhev