深度学习目标检测算法与代码复现详解

资源摘要信息:"目标检测代码复现" 在计算机视觉领域，目标检测是一项核心任务，它旨在识别图像中所有感兴趣的对象，确定它们的类别以及位置。由于目标物体具有不同的外观、形状和姿态，加之光照、遮挡等因素的影响，目标检测成为计算机视觉中极具挑战性的课题。 目标检测的两个关键子任务是目标定位和目标分类。目标定位阶段涉及识别图像中对象的位置，而目标分类阶段则涉及确定这些位置中每个对象的具体类别。输出结果通常包含一个边界框（Bounding-box，形式为(x1,y1,x2,y2)），表示边界框的左上角和右下角坐标，以及一个置信度分数（Confidence Score），表明边界框中包含检测对象的概率及各类别的概率。置信度分数通过Softmax函数转换为类别标签。 深度学习的目标检测算法主要分为两大类：Two stage和One stage方法。 Two stage方法将检测过程分为两个阶段。首先是Region Proposal生成阶段，该阶段使用卷积神经网络（CNN）提取特征，并利用选择性搜索等技巧生成潜在的目标候选框。第二个阶段为分类和位置精修阶段，将候选框输入另一CNN中进行分类，并根据结果对候选框位置进行微调。Two stage方法虽然准确度较高，但速度较慢。代表性的Two stage算法有R-CNN系列、SPPNet等。 One stage方法省略了Region Proposal生成过程，直接利用模型提取特征值进行目标分类和定位。这种方法速度快，但准确度相对较低。代表性的One stage算法有YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 在目标检测模型中，还常使用一些名词术语进行描述和优化。 NMS（Non-Maximum Suppression）用于从多个预测边界框中选出最具代表性的结果，提升算法效率。NMS首先设定置信度分数阈值过滤掉低置信度分数框，然后从剩余框中选出置信度分数最高的框，遍历其他框并将重叠度（IOU）超过阈值的框剔除，重复这一过程直到所有框处理完毕。 IoU（Intersection over Union）是衡量两个边界框重叠程度的指标，用于判断预测框与真实框之间的准确性。计算公式为两个边界框的交集面积除以它们的并集面积。 mAP（mean Average Precision）是评估目标检测模型效果的最重要指标，它综合考虑了Precision和Recall两个方面，是AP（Average Precision）的平均值。AP值越高，表明模型的检测效果越好。评估时通常设定置信度阈值和IoU阈值，其中IoU阈值常设为0.5，也会评估0.75和0.9的mAP值。 Precision和Recall用于评估模型的性能。Precision表示真正例（True Positive）与预测边界框数量的比值，而Recall表示真正例与实际目标数量的比值。在确定一个预测边界框是否为TP时，需要满足置信度分数高于阈值、预测类别与真实类别匹配以及预测边界框的IoU高于设定阈值这三个条件。 理解这些知识点对于成功复现目标检测网络代码至关重要。