什么是对象检测（Object Detection）？
对象检测（Object Detection）是计算机视觉（Computer Vision）领域的一项核心技术。它的目标是 “回答” “图片里有什么东西？” 和 “这些东西在哪里？” 这两个问题。
简单来说，对象检测不仅要告诉你图像中存在哪些类别（例如人、车、猫），还要用边界框（Bounding Box）精确定位出它们在图像中的具体位置。
1. 核心定义与输出形式
定义：对象检测是识别图像中特定类别视觉对象的过程，并返回每个对象的语义类别和位置坐标。
输出形式：通常是一个包含多个矩形框（Rectangles）的列表，每个框由以下信息组成：
- 类别标签（Class Label）：例如“行人”、“汽车”。
- 置信度（Confidence Score）：模型对该检测结果的可信度（0-1之间的概率值）。
- 位置信息（Location）：矩形框的坐标，一般用 (x, y, width, height) 或 (xmin, ymin, xmax, ymax) 表示。
2. 工作原理与处理流程
对象检测通常包含以下几个关键步骤：
- 特征提取（Feature Extraction）：
- 候选区域生成（Region Proposal）（仅限两阶段检测器）：
- 思路：先在图像中生成一大批可能包含物体的矩形框（Region Proposals），比如Selective Search算法。
- 目的：减少计算量，聚焦于感兴趣区域。
- 分类与回归（Classification & Regression）：
- 分类：判断每个候选框中是什么物体（或背景）。
- 回归：微调边界框的坐标，使其更精确地框住物体。
3. 两大主流技术流派
1) 两阶段检测器（Two-stage Detectors）——注重精度
- 典型模型：R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Mask R-CNN。
- 工作方式：
- 第一阶段：生成候选区域（Region Proposals）。
- 第二阶段：对每个候选区域进行分类和边界框回归。
- 优点：检测精度极高，适合需要高准确率的场景（如医学影像分析）。
- 缺点：速度相对较慢，实时性较差。
2) 单阶段检测器（One-stage Detectors）——注重速度
- 典型模型：YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot MultiBox Detector), RetinaNet。
- 工作方式：直接在图像上一次性完成分类和定位。
- 优点：推理速度极快，适合实时应用（如自动驾驶）。
- 缺点：在检测小目标或密集目标时，精度略逊于两阶段检测器。
4. 关键技术细节
- 锚框（Anchor Boxes）：
- 在模型训练中，预先设定一组不同形状和比例的矩形框，帮助模型更好地学习不同尺度的目标。
- 非极大值抑制（NMS, Non-Maximum Suppression）：
- 同一个物体可能被检测出多个重叠的框，NMS算法会保留置信度最高的那个框，去除其余冗余框。
- 评估指标（IoU & mAP）：
- IoU (Intersection over Union)：交并比，用于衡量预测框与真实框的重合程度。通常设定阈值（如0.5）来判断检测是否正确。
- mAP (Mean Average Precision)：平均精度，用于整体评估模型在数据集上的检测性能。
5. 发展趋势与挑战
- 多尺度检测：对象可能出现于不同大小（从远处的小车到近处的大楼），检测器需要能够识别多尺度目标。
- 边缘计算（Edge AI）：为了实现手机或摄像头上的实时检测，模型需要进一步压缩和加速。
- 3D对象检测：在自动驾驶中，不仅要检测2D平面上的车辆，还要在三维空间中定位它们（利用激光雷达点云）。
- 视频对象检测与跟踪：处理视频流时，需要解决帧间目标移动和遮挡问题。
总结
对象检测是 “看” 和 “找” 的结合。它是许多高级视觉任务（如实例分割、行为识别、场景理解）的基础技术。随着深度学习的快速发展，对象检测已经从早期的慢速、低精度算法，演变为今天的 YOLOv8 或 Detectron2 等，能够在移动设备上实现毫秒级的实时检测，广泛应用于自动驾驶、智能安防、零售分析和机器人导航等领域。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！