从0开始实现目标检测——原理篇_目标检测原理

一. 任务介绍

收到一个任务，对交通场景中的图片进行目标检测，要能识别出指定的6个类别物品在图中的位置。比如要识别下图中的小汽车、行人、自行车、卡车等。

比如下图：

经过识别后，如图所示：

经过目标检测模型预测的图片

本系列文章共两篇，总结记录了一个计算机视觉小白，如何一步一步完成这个任务的过程，分为原理篇和实践篇，包括目标检测的原理和算法的学习；模型选择并在公开的数据集合上体验；利用模型在自己的数据集上训练、调试参数、训练加速、结果衡量等过程。

要想学透东西，我认为最好的办法还是亲自动手做一遍，解决遇到的每个问题。就像我国一首古诗所写：纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。做好准备，我们要开始我们的学习之旅了。

首先我们要搞明白在计算机视觉里目标检测究竟是什么？目标检测的原理是什么？

二. 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），确定他们的类别和位置，是计算机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，再加上光照、遮挡等因素的干扰，目标检测在计算机视觉中也是一项具有挑战性的任务。

机器视觉中关于目标检测有4大类任务：

1. 分类（Classification）：给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。
2. 定位（Location）：定位出这个目标的的位置。
3. 检测（Detection）：即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么。
4. 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。

这4大类任务结果如图所示：

我们要解决的目标检测任务，是一个分类问题和回归问题的叠加，分类是区分目标属于哪个类别，回归用来定位目标所在的位置。

那么，目标检测的性能评估指标都有哪些呢？常用的方法有哪些呢？

三. 目标检测方法的性能评估方法

我们先思考下，图像分类问题的性能衡量用准确率就够了。比如，一个小狗的图片，我们准确地把狗识别出来。但是，这个图像分类的衡量指标不能直接用在目标检测上，因为每张图片中可能含有不同类别的不同目标。

目标检测算法的预测结果应该包含：图像、图像中的目标类别、以及每个目标的边框位置。我们用这个结构的数据和验证集的数据进行比较，来衡量目标检测的质量。例如：我们给定图片和一些边框、分类名称等解释性文字，如下：

对于这个图片，模型在训练时得到的图片可能是这样的：