深度学习视角下的目标检测详解：从R-CNN到YOLO

"这篇资料是关于深度目标检测的入门介绍，涵盖了目标检测的基本概念、流程以及深度学习在其中的应用。主讲人是邬书哲，内容包括目标检测的基础知识、任务定义、基本检测流程，以及深度学习方法在目标检测中的两类主要模型——两阶段检测器和单阶段检测器的讲解，并探讨了深度学习对目标检测性能提升的影响。" 深度目标检测是一个重要的计算机视觉任务，它的主要目的是在图像或图像序列中识别并定位出特定类别的物体，同时提供物体的位置和大小信息。任务定义分为单类和多类目标检测，以及静态图像和视频目标检测。此外，它还与物体定位、实例分割和显著目标检测等其他计算机视觉任务相关。 基本的检测流程通常包括四个步骤：首先，通过各种方法生成候选区域，如滑动窗口或利用区域提议网络（RPN）；然后，提取这些候选区域的特征，通常借助卷积神经网络（CNN）；接着，对每个区域进行分类，判断是否存在目标物体及所属类别；最后，执行非极大值抑制（NMS）等后处理步骤，消除重叠的检测框，确保每个物体只有一个检测框。 深度学习在目标检测领域的应用显著提升了任务性能。传统的目标检测方法依赖于手工设计的低层视觉特征，而深度学习方法则采用数据驱动的表示学习，通过深度神经网络自动学习特征，这使得模型能够适应更复杂的场景变化，但同时也需要大量的标注数据。深度学习的目标检测模型主要有两类：两阶段检测器，如R-CNN系列，先生成候选区域再进行分类；单阶段检测器，如YOLO、SSD和RetinaNet，它们直接预测物体框和类别，速度更快但可能牺牲一些精度。 两阶段检测器，如R-CNN家族，首先使用Selective Search等方法产生候选区域，然后用预训练的CNN提取特征，最后通过SVM或Fast R-CNN的分类器进行分类和位置调整。后续的工作，如Fast R-CNN和Faster R-CNN，优化了这一过程，减少了计算成本和提高了效率。 单阶段检测器则直接从输入图像中预测物体框和类别，比如YOLO（You Only Look Once）以其实时速度著称，SSD（Single Shot MultiBox Detector）结合了多种尺度的特征层来检测不同大小的物体，RetinaNet引入了Focal Loss来解决类别不平衡问题，提高小目标检测的性能。 评价目标检测的方法通常包括精度（Precision）、召回率（Recall）以及平均精度均值（mAP），并会使用如PASCAL VOC或COCO这样的数据集进行比较。这些指标有助于理解不同方法在实际应用中的表现和局限性。 深度目标检测是当前计算机视觉研究的热点，结合深度学习技术，不断推动着物体识别和定位的准确性和效率。无论是两阶段还是单阶段的检测器，都有其独特的优势和应用场景，为实际问题提供了强大的解决方案。