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什么是目标检测 目标检测Object Detection的任务是找出图像中所有感兴趣的目标物体确定它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、形状和姿态加上成像时光照、遮挡等因素的干扰目标检测一直是计算机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。
目标检测算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两类 1.Two stage目标检测算法 先进行区域生成region proposalRP一个有可能包含待检物体的预选框再通过卷积神经网络进行样本分类。
任务特征提取—生成RP—分类/定位回归。
常见的two stage目标检测算法有R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。
2.One stage目标检测算法
不用RP直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。
任务特征提取—分类/定位回归。
常见的one stage目标检测算法有OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 目标检测有哪些应用 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等。还有在安防领域中可以实现比如安全帽、安全带等动态检测移动侦测、区域入侵检测、物品看护等功能。
