深度学习在目标检测中的应用：行人口罩佩戴识别

资源摘要信息:"目标检测，检测行人是否佩戴口罩并且检测是否佩戴正确" 一、基本概念 1. 什么是目标检测 目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 2. 计算机视觉中的图像识别任务 计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： （1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 （2）定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 （3）检测-Detection：解决“在哪里？是什么？”的问题，即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么。 （4）分割-Segmentation：分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。 3. 目标检测的核心问题 目标检测的核心问题包括分类问题、定位问题、大小问题和形状问题。分类问题即图片（或某个区域）中的图像属于哪个类别。定位问题是指目标可能出现在图像的任何位置。大小问题和形状问题则涉及到目标有各种不同的大小和形状。 4. 目标检测算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：Two stage和One stage。 Two Stage算法先进行区域生成，该区域称之为region proposal（简称RP，一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。常见Two Stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 One Stage算法不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见One Stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。 二、目标检测原理 目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列，RCNN系列是基于区域检测的代表性算法，YOLO是基于区域提取的代表性算法，另外还有著名的SSD是基于前两个系列的改进。 候选区域产生是目标检测技术的重要步骤，主要使用图像分割与区域生长技术。区域生长(合并)主要由于检测图像中存在的物体具有局部区域相似性(颜色、纹理等)。目标识别与图像分割技术的发展进一步推动有效提取图像中信息。 滑动窗口是一种常见的候选区域产生方法，通过滑窗法流程图可以很清晰理解其主要思路：首先对输入图像进行不同窗口大小的滑窗进行从左往右、从上到下的滑动。每次滑动时候对当前窗口执行分类器(分类器是事先训练好的)。如果当前窗口得到较高的分类概率，则认为检测到了物体。对每个不同窗口大小的滑窗都进行检测后，会得到不同窗口检测到的物体标记，这些窗口大小会存在重复较高的部分，最后采用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)的方法进行筛选。最终，经过NMS筛选后获得检测到的物体。 以上是对"目标检测，检测行人是否佩戴口罩并且检测是否佩戴正确"的知识点的详细解释，希望对你有所帮助。