博主简介
博主是一名大二学生，主攻人工智能研究。感谢让我们在CSDN相遇，博主致力于在这里分享关于人工智能，c++，Python，爬虫等方面知识的分享。 如果有需要的小伙伴可以关注博主，博主会继续更新的，如果有错误之处，大家可以指正。
专栏简介： 本专栏主要研究计算机视觉，涉及算法，案例实践，网络模型等知识。包括一些常用的数据处理算法，也会介绍很多的Python第三方库。如果需要，点击这里订阅专栏 。
给大家分享一个我很喜欢的一句话：“每天多努力一点，不为别的，只为日后，能够多一些选择，选择舒心的日子，选择自己喜欢的人！”
目录
背景介绍
什么是目标检测
目标检测的难点
目标检测的基础知识
候选框
交并比
非极大值抑制
传统目标检测基本流程
目标检测效果评估
背景介绍
目标检测作为计算机视觉中承上启下的一步，至关重要，可以说，实现了目标检测就实现了计算机视觉基本任务。目标检测急需要对物体进行识别，又要检测出物体的位置，难度较大，网络结构也层出不穷，在深度领域，从R-CNN到SPP-NET再到YOLO最后到SSD，可以说是百家争鸣，各有千秋。
另一方面，目标检测应用非常广泛，例如生活中常见的人脸检测、车牌识别等；在自动驾驶领域，有行人识别、车道线识别；还有智能视频监控、机器人导航、飞机航拍等多种多样的应用。
目标检测可以分解为两个步骤，第一个步骤是寻找物体框的位置，有传统的选择搜索算法，也有基于深度学习的方法；第二个步骤就是对物体框的类别进行判别。所以，目标检测算法也分为一阶段算法和二阶段算法两种。如果将两个步骤分两个网络训练，则称其为二阶段算法，反之，如果将两个步骤合并用一个网络训练，则称其为一阶段算法。本节我们会详细介绍两阶段目标检测算法，下一节我们继续介绍一阶段目标检测算法。
什么是目标检测
对于目标检测，不但要识别处物体的位置，还要检测处物体的类别。一般来说，我们用把一个矩形框来外接一个物体。我们要做的就是检测出这个矩形框（也叫groundtruth）的位置参数，例如中心坐标（x，y），矩形框宽w和矩形框的高h等。
目标检测的难点
对于识别物体来说，难度不大，在目标识别方面，卷积神经网络的正确率已经超过人类的识别水准了，但是想要精确的定位物体，却是非常困难的，我们人类判断照片上人物的位置一般就是说在中间，或者左上等位置名词，但是对于计算机来说，就有点困难，他需要精确的位置坐标。
更难的是，一张图片中往往有多个物体，特别是小物体，在做目标识别的时候，我们对一张图片只需要输出一个物体，而对于检测问题，需要输出多个物体，难度也极具增大。
最后，网络速度和准确率很难兼顾，一般来说，速度较快的网络，也就是每秒能处理的图片较多，效果就会较差，这是由于速度快的网络会降低物体位置的精度，同时也会减少候选框的数量。
目标检测的基础知识
在进行目标检测实战项目前，我们先来了解一下目标检测的基础知识。
候选框
什么是候选框：候选框就是有可能存在物体的框，对于一个物体来说，可能有很多的候选框，一般5~9个都是正常的。对于二阶段目标检测算法，一般候选框生成算法会生成几千个候选框，但是真正有物体的候选框可能就很少了。
交并比
我们有这么多候选框，那么我们如何判断一个候选框的好坏？很明显，与真实物体框越接近，候选框就越好。我们一般用交并比（IOU）来表示候选框的好坏，计算方式：
IOU=（物体框∩候选框）的面积/（物体框∪候选框）的面积。
为什么我们不直接用物体框和候选框的交集2的面积喃？这是因为，对于覆盖整个物体框的候选框，物体框和候选框的交集的面积都为物体框的面积，从而不能区分出优劣。同理也不能直接使用物体框和候选框的并集的面积，否则无法区分小于物体框的候选框的优劣，而同时考虑两者，就能得到比较好的标准。
非极大值抑制
非极大值抑制（NMS），就是对交并比进行抑制，也就是对交并比不是极大值的值进行抑制。举个例子，对于同一个物体，模型检测出三个候选框，交并比分别为0.9，0.8，0.7，那么我们只需要保留交并比为0.9的框，而忽略其他几个。
当然，非极大值抑制并不是这么的简单，比如第一个物体被检测出的交并比为0.9，0.8，0.7，留下0.9的框，第二个物体检测出0.7，0.6，保留0.7的框，这个时候就会出现一个问题，那就是两次处理后得到的候选框都是第一个物体的，会删除第二个物体的候选框，所以一般我们会进行设置阈值（一般为0.3~0.5），只要两个候选框IOU值大于阈值时，认为他们属于同一个物体，对他们进行非极大值抑制即可。
具体流程：
（1）、在候选框列表中选出IOU最大的候选框1；
（2）、将其余候选框与候选框1计算IOU'；
（3）、如果IOU'>阈值，则次候选框删除；
（4）、将候选框1输出，然后从候选框列表中删除。
（5）、重复流程（1）~（4）。
传统目标检测基本流程
我们在学习深度学习方法前，先来了解一下传统的目标检测流程，
第一步，提取候选框，最初的时候，我们采用的是滑动窗口的策略，使用一个窗口在整幅图上进行滑动，每次滑动就生成一个候选框，而且对于滑动窗口设置不同的尺寸。这种暴力的策略虽然包含了目标所有可能出现的位置，但是由于冗余窗口太多，导致时间复杂度太高。
第二步就是提取特征值，常用SIFT，SURF，HOG等特征检测算法。
第三步就是训练分类器，主要有SVM，Adaboost等常用的分类器，对提取的物体特征进行分类 ，从而识别物体。
最后一步就是进行非极大值抑制，删除多余的候选框。
目标检测效果评估
对于评估检测准确率，我们使用准确率和精准率，对于评估模型是否将图像中所有的图像都是别出来，我们称之为召回率。
准确率=
精准率=
召回率=
这些参数代表什么意思喃？
我们来看看二分类：
| 标签 | 预测为1（预测有物体） | 预测为0（预测无物体） |
| 1（存在物体） | 真正（TP） | 假负（FN） |
| 0（不存在物体） | 假正（FP） | 真负（TN） |
当我们的二分类器设定的阈值发生变化时，准确率和召回率也会跟着变化。所以我们不能简单地使用单一的召回率或准确率来评价整个模型，而需要考虑在不同召回率阈值下模型的效果。
我们将在不同召回率阈值下模型能够达到的最大精准率看成一个点，然后将这些点连接起来，我们称之为Precision-Recall曲线。
显然，曲线下面的面积越大，模型效果越好，于是我们将此面积作为二分类器的评价标准，称为平均精度（AP）。需要注意的是，PR曲线和我们常用的另一个概念ROC曲线是不同的，ROC曲线显示的是真正率和假正率的关系，而PR曲线显示的是精确率和召回率的关系，PR曲线更适合评估目标检测这类样本不平衡的问题。
对于目标检测这种多分类问题，我们如何评价模型喃？我们剋将其看成很多二分类器的叠加，其对每个物体分类就是一个二分类器，我们先算出每个物体分类的平均精度，之后再对所有的分类取平均（或加权平均），即可得到平均精度均值（mAP），这也是我们常用的目标检测分类问题的评价指标。
对于模型速度的评价就要简单许多，一般用处理一张图片要多少时间，或者说单位时间能处理多少图片，学名叫做帧/秒（fps）。
| 框架名称 | mAP（VOC2007数据集） | 速度/(帧/秒) | 速率/（秒/帧） |
| DPMv5 | 33.7 | 0.07 | 14 |
| R-CNN | 66.0 | 0 | 20 |
| Fast R-CNN | 70.0 | 0.5 | 2 |
| Faster R-CNN | 73.2 | 7 | 0.14 |
| YOLO | 63.4 | 45 | 0.022 |
| YOLOv2 | 78.6 | 40 | 0.025 |
| SSD | 76.8 | 19 | 0.053 |
好了，本节内容介绍就到此结束了，拜拜了你嘞！
