什麼是目标檢測
目标檢測是指從圖像中找出目标，包括檢測和識别兩個過程，現實中由于環境的複雜性以及各類物體的形狀、外觀以及光照，遮擋等因素的幹擾，是以目标檢測一直也是計算機視覺最常見的挑戰之一。
目标檢測的應用
目标檢測與識别應用于多個領域，在實際生活中應用也越來越廣泛，例如目标跟蹤，視訊監控，資訊安全，自動駕駛，圖像檢索，醫學圖像分析，網絡資料挖掘，無人機導航，遙感圖像分析，國防系統等。
傳統目标檢測方法
傳統的目标檢測與識别方法主要可以表示為： 區域選擇->特征提取->分類器。 即首先在給定的圖像上選擇一些候選的區域，然後對這些區域提取特征，最後使用訓練的分類器進行分類。 下面我們對這三個階段分别進行介紹，如下圖所示：
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區域選擇
這一步是為了對目标的位置進行定位。由于目标可能出現在圖像的任何位置，而且目标的大小、長寬比例也不确定，是以最初采用滑動視窗的政策對整幅圖像進行周遊，而且需要設定不同的尺度，不同的長寬比。這種窮舉的政策雖然包含了目标所有可能出現的位置，但是缺點也是顯而易見的：時間複雜度太高，産生備援視窗太多，這也嚴重影響後續特征提取和分類的速度和性能。(實際上由于受到時間複雜度的問題，滑動視窗的長寬比一般都是固定的設定幾個，是以對于長寬比浮動較大的多類别目标檢測，即便是滑動視窗周遊也不能得到很好的區域)
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特征提取
由于目标的形态多樣性，光照變化多樣性，背景多樣性等因素使得設計一個魯棒的特征并不是那麼容易。然而提取特征的好壞直接影響到分類的準确性。(這個階段常用的特征有SIFT、HOG等)
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分類器
主要有SVM，Adaboost等。
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NMS(非極大值抑制)
非極大值抑制(Non-Maximum Suppression，NMS)，顧名思義就是抑制不是極大值的元素，可以了解為局部最大搜尋。目的就是為了消除多餘的框，找到最佳的目标檢測位置。 我們以人臉檢測為示例來看看NMS的應用。
我們可以看到，由于滑動視窗，同一個人可能有好幾個框(每一個框都帶有一個分類器得分)，但是我們肯定是想得到一個最優的框。
于是我們就要用到非極大值抑制，來抑制那些備援的框： 抑制的過程是一個疊代-周遊-消除的過程。
- 将所有框的得分排序，選中最高分及其對應的框：
- 周遊其餘的框，如果和目前最高分框的重疊面積(IOU)大于一定門檻值，我們就将框删除。
- 從未處理的框中繼續選一個得分最高的，重複上述過程。
下面是Python代碼中NMS實作
import cv2picked_boxes, picked_score = nms(bounding_boxes, confidence_score, threshold)cv2.imshow(
viola-jones(人臉檢測)
viola-jones算法分為以下幾個部分
- Haar特征抽取
- 訓練人臉分類器利用Adaboost算法進行訓練
- 滑動視窗
haar特征
Haar特征是一種反映圖像的灰階變化的，像素分子產品求內插補點的一種特征。它分為三類：邊緣特征、線性特征、中心特征和對角線特征。用黑白兩種矩形框組合成特征模闆，在特征模闆内用 黑色矩形像素和 減去 白色矩形像素和來表示這個模版的特征值。例如：臉部的一些特征能由矩形子產品內插補點特征簡單的描述，如：眼睛要比臉頰顔色要深，鼻梁兩側比鼻梁顔色要深，嘴巴比周圍顔色要深等。但矩形特征隻對一些簡單的圖形結構，如邊緣、線段較敏感，是以隻能描述在特定方向(水準、垂直、對角)上有明顯像素子產品梯度變化的圖像結構。
HOG+SVM(行人檢測)
HOG+SVM算法分為以下幾個部分
- 提取HOG特征
- 訓練SVM分類器
- 利用滑動視窗提取目标區域，進行分類判斷
- NMS
- 輸出結果
HOG特征：
- 灰階化 + Gamma變換
- 計算梯度map
- 圖像劃分成小的cell，統計每個cell直方圖
- 多個cell組成一個block，特征歸一化
- 多個block串聯，并歸一化
SVM
支援向量機，因其英文名為support vector machine，故一般簡稱SVM，通俗來講，它是一種二類分類模型，其基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學習政策便是間隔最大化，最終可轉化為一個凸二次規劃問題的求解。
DMP(物體檢測)
DPM是一個非常成功的目标檢測算法，DPM可以看做是HOG(Histograms of Oriented Gradients)的擴充，大體思路與HOG一緻。先計算梯度方向直方圖，然後用SVM(Surpport Vector Machine )訓練得到物體的梯度模型。
dmp算法分為以下幾個部分：
- 計算DMP特征圖
- 計算響應圖
- Latent SVM分類器訓練
- 檢測識别
深度學習目标檢測方法
基于深度學習的目标檢測與識别成為主流方法，主要可以表示為：圖像的深度特征提取->基于深度神經網絡的目辨別别與定位，其中主要用到深度神經網絡模型是卷積神經網絡CNN。
Two-stage
先進行區域建議框(Region Proposal, RP)的生成，再通過卷積神經網絡進行分類。
步驟：特征提取 → 生成RP → 分類/回歸。
常見的two stage目标檢測算法：R-CNN、Spp-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。
One-stage
直接提取特征來預測物體類别和位置。
步驟：特征提取 → 分類/回歸。
常見的one stage目标檢測算法有：OverFeat、YOLO系列、SSD和RetinaNet。
本片文章簡單的介紹了一下目标檢測中常用的算法，後面會針對常用算法進行詳細的介紹。