深入解析Paddle2019目标检测挑战赛中两种检测方法

资源摘要信息:"paddle2019目标检测挑战赛.zip" 目标检测定义：目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一，旨在从图像中识别出所有感兴趣的目标，并确定它们的类别和位置。这项任务因物体外观、形状、姿态的差异以及光照、遮挡等因素的干扰而充满挑战。 目标检测的关键子任务包括： 1. 目标定位：找出图像中目标的位置。 2. 目标分类：确定每个目标的具体类别。 输出结果通常包含一个边界框（Bounding-box），表示目标的位置，以及一个置信度分数（Confidence Score），表示边界框中包含检测对象的概率和各类别的概率。 Two stage与One stage方法： Two stage方法将目标检测分为两个阶段： - 第一阶段：生成潜在的目标候选框（Bounding-box proposals），常使用卷积神经网络（CNN）提取特征，再利用如选择性搜索等技巧生成候选框。 - 第二阶段：将候选框输入另一CNN进行分类，并根据分类结果微调候选框位置。 Two stage方法优点是准确度较高，缺点是速度较慢。常见的Two stage算法有R-CNN系列、SPPNet等。 One stage方法： One stage方法直接使用模型提取特征值，并进行目标的分类和定位，无需生成Region Proposal。优点是速度快，缺点是准确度相对较低。常见的One stage算法有YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 常见名词解释： - NMS(Non-Maximum Suppression)：非极大值抑制，用于从众多预测边界框中挑选最具代表性的结果，提高算法效率。主要流程包括设定置信度分数阈值、排序选择最高置信度框、删除高重叠的框，并重复直到所有框处理完毕。 - IoU(Intersection over Union)：两个边界框的重叠度，计算公式为边界框A和B的交集与它们的并集之比。 - mAP(mean Average Precision)：均值平均精度，评估目标检测模型效果的最重要指标。mAP是AP(Average Precision)的平均值，AP是 Precision和Recall的函数。 目标检测挑战赛是针对此领域的竞赛活动，参与者需要使用各种算法和技术来提高目标检测的性能，优化模型在实际应用中的表现。