初识目标检测

初识目标检测

什么是目标检测？

在图像或视频中，找到目标位置并进行分类。

早期的目标检测模型是通过集成一系列手工设计的特征提取器来构造的，速度慢、精度低、跨域性能差。

目标检测的目的

检测出图像中所有实例的类别，并用一个轴对称的矩形框大致给出实例的位置。检测器应当识别出所有的实例，并画出包围实例的边框（bounding box）。

面临的挑战

• 类内变化：遮挡、光照、姿态、视角......不受约束的外在因素会对目标的外观产生剧烈变化；目标可能会有非刚性形变或旋转、缩放、模糊等变化；目标在环境中不显著，提取困难。
• 类别数量：可用的目标种类数量过少，需要高质量的标注数据，很难获取。
• 效率：模型需要大量的计算资源来生成准确的检测结果，需要考虑到计算效率的问题。