深度学习驱动的目标检测技术综述：从分类到多目标定位

基于深度学习的目标检测是一种先进的计算机视觉技术，它超越了传统的深度学习监督算法仅用于单一的图像分类任务。这些算法如R-CNN系列（R-CNN、SPP-net、FastR-CNN、FasterR-CNN和R-FCN）和端到端模型（如YOLO和SSD）的核心目标是同时完成目标识别和精确位置预测，从而实现目标定位与检测。 在ILSVRC竞赛中，目标检测任务不仅要求识别图像中的物体类别，还需要提供物体在图像中的精确边界框（bounding box），这使得任务复杂性显著提升。例如，相比于图1(1)的单一分类任务，图1(2)展示了目标定位的场景，它不仅要识别出一只猫，还要确定其在图像中的确切位置。而目标检测，如图1(3)所示，需要同时定位并识别出多只动物，每个目标都有独立的边框标识。 分类、定位和检测之间的区别主要在于问题的复杂性和解决方案的侧重点：分类关注单一对象的身份识别，定位则进一步包括位置信息，而检测则是在同一图像中寻找并识别多个目标。计算机视觉面对RGB像素矩阵时，需要解决的是如何从复杂的视觉数据中抽取出抽象概念，并区分目标与背景。 传统的目标检测方法，如滑动窗口和DPM（Deformable Part Model），通过预定义的窗口大小、特征提取（如Harr或HOG）和分类器（如SVM）进行操作。然而，这些方法受限于固定窗口和手工设计的特征，对于多目标和复杂背景的处理效果往往不够理想。 深度学习方法，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的模型，通过学习数据的内在表示，自动提取高级特征，极大地提高了目标检测的性能。YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）这类实时目标检测系统，通过一次前向传播就能同时定位和识别多个目标，显著提升了检测速度和准确性，使之在实际应用中更具优势。 总结来说，基于深度学习的目标检测技术是计算机视觉领域的重要进展，它将物体识别和定位结合，实现了对图像中多个目标的高效准确检测，为诸如自动驾驶、视频监控等领域的智能分析提供了强大的工具。