目標檢測是計算機視覺領域的核心問題之一，其任務就是找出圖像中所有感興趣的目標，確定他們的類別和位置。由于各類不同物體有不同的外觀，姿態，以及不同程度的遮擋，加上成像是光照等因素的干擾，目標檢測一直以來是一個很有挑戰性的問題。

目標檢測算法原理

目標檢測定義，識別圖片中有哪些物體以及物體的位置（坐標位置）。其中，需要識別哪些物體是人為設定限制的，僅識別需要檢測的物體；物體的坐標位置由兩種表示方法：極坐標表示（xmin， ymin， xmax， ymax）和中心點坐標表示（x_center， y_center， w， h）。

目標檢測算法原理：清晰記住算法的識別流程，解決某些問題用到的算法的關鍵技術點。

常見經典目標檢測算法

目標檢測算法分類：

目標檢測近年來已經取得了很重要的進展，主流的算法主要分為兩個類型：

（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通過啟發式方法（selective search）或者CNN網絡（RPN）產生一系列稀疏的候選框，然后對這些候選框進行分類與回歸，two-stage方法的優勢是準確度高。

（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均勻地在圖片的不同位置進行密集抽樣，抽樣時可以采用不同尺度和長寬比，然后利用CNN提取特征后直接進行分類與回歸，整個過程只需要一步，所以其優勢是速度快，但是均勻的密集采樣的一個重要缺點是訓練比較困難，這主要是因為正樣本與負樣本（背景）極其不均衡，導致模型準確度稍低。

目標檢測和目標識別的區別

目標檢測和識別，是計算機視覺最常見的挑戰之一。

目標檢測和識別的區別在于：目標檢測是用來確定圖像的某個區域是否含有要識別的對象，而識別是程序識別對象的能力。識別通常只處理已檢測到對象的區域。

目標檢測算法的發展現狀

目標檢測是計算機視覺中最重要的任務之一，主要目標是在真實場景或輸入圖像中檢測出特定目標以及目標的具體位置，并為每個檢測到的對象分配預先標注的類別標簽。由于其應用廣泛、發展迅速，近年來目標檢測引起了巨大的關注。

基于深度學習的計算模型主要用于通用或是特定領域的目標檢測。這些計算模型作為大多數目標檢測器的骨干網絡（backbone），主要作用為從輸入圖像中提取特征、分割、分類和目標定位等。

事實上，作為圖像分析的重要方法，目標檢測在許多計算機視覺任務中廣泛應用，比如人臉識別、行人檢測、標志檢測和視頻分析等方向。人臉識別的目的是檢測出圖像中存在的人臉，由于存在許多不確定的遮擋和光照變化，人臉識別在現階段研究中仍然是一項困難的任務。

文章綜合小小將，知乎（Drift），走看看，LiAnG小煒，AI高級人工智能