目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在从图像或视频中识别出特定目标的位置和类别，以下是详细介绍：
任务定义
- 输入一幅图像或一段视频，目标检测系统需要在其中找出感兴趣的目标物体，确定它们的位置和类别。位置通常用边界框（Bounding box）表示，类别可以是各种预定义的物体类别，如人、车、动物、物体等。
主要技术
- 传统目标检测方法：主要基于手工特征和机器学习算法，如Haar特征与Adaboost分类器结合的Viola-Jones算法，以及HOG特征与SVM分类器结合的方法。这些方法先通过手工设计的特征提取器提取图像特征，再使用分类器进行目标分类和定位。
- 基于深度学习的目标检测方法
- 两阶段检测算法：以Faster R-CNN为代表，第一阶段生成一系列可能包含目标的候选区域（Region Proposal），第二阶段对这些候选区域进行分类和位置精修。这种方法检测精度高，但速度相对较慢。
- 单阶段检测算法：如YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector），直接在整个图像上进行目标检测，无需生成候选区域，速度快但精度稍逊于两阶段算法。
基本流程
- 数据准备：收集包含各种目标物体的图像数据集，并进行标注，标注信息包括目标的类别和位置边界框。
- 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，自动学习图像中的高级语义特征。
- 目标分类与定位：基于提取的特征，通过分类器对目标进行分类，确定其所属类别；同时，通过回归器预测目标的位置坐标，得到边界框。
- 后处理：运用非极大值抑制（NMS）等算法对检测结果进行后处理，去除冗余的检测框，得到最终的检测结果。
性能评估指标
- 准确率（Precision）：指在所有检测出的目标中，真正为正例的比例，即检测正确的目标数与检测出的目标总数的比值。
- 召回率（Recall）：指在所有真实存在的目标中，被检测出来的比例，即检测正确的目标数与实际存在的目标总数的比值。
- 平均精度（Average Precision，AP）：综合考虑准确率和召回率，通过对不同召回率下的准确率进行积分得到，是衡量目标检测模型在每个类别上性能的重要指标。
- 平均准确率均值（Mean Average Precision，mAP）：对所有类别求平均精度后得到的均值，是评估目标检测模型整体性能的常用指标。
应用领域
- 安防监控：用于实时监测监控视频中的人员、车辆等目标，实现异常行为检测、入侵检测等功能。
- 自动驾驶：检测道路上的车辆、行人、交通标志等目标，为自动驾驶系统提供决策依据。
- 工业检测：在生产线上检测产品的质量缺陷、零部件的位置和状态等，提高生产效率和产品质量。
- 医疗影像分析：辅助医生在医学图像中检测病变区域、器官等，提高诊断的准确性和效率。
发展趋势
- 更精准的检测模型：研究人员不断探索新的网络结构和训练方法，以提高目标检测的精度，特别是对于小目标、遮挡目标和多类别目标的检测能力。
- 实时性与轻量化：随着应用场景对实时性要求的提高，开发更快速、更轻量化的目标检测模型成为研究热点，以满足在移动设备、嵌入式系统等资源受限环境中的应用需求。
- 多模态融合：结合图像、视频、激光雷达、毫米波雷达等多模态数据进行目标检测，充分利用不同模态数据的优势，提高检测的准确性和可靠性。
- 弱监督与无监督学习：减少对大规模标注数据的依赖，探索弱监督学习和无监督学习方法在目标检测中的应用，降低数据标注成本。