01目标检测-问题引入

       

目录

一、目标检测问题定义

二、目标检测过程中的常见的问题

三、目标检测VS图像分类区别

目标检测：

图像分类：

总结：

四、目标检测VS目标分割

目标分割：

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       目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在从图像或视频中准确地检测和定位特定的目标物体。

一、目标检测问题定义

       目标检测是在图片中对可变数量的目标进行查找和分类。

二、目标检测过程中的常见的问题

• 目标种类和数量问题
• 目标尺度问题
• 外在环境干扰问题

三、目标检测VS图像分类区别

目标检测：

       目标检测不仅是给出了矩形框（即目标检测对象的位置），同时对矩形框内的物体进行了分类，以不同的颜色的矩形框表示不同的类别，并且给出了检测对象属于目标类别的置信度。

图像分类：

       图像分类主要是以图像作为输入，图像属于不同类别的概率分布作为输出，主要是对图像的类别进行判定，图像分类是目标检测中的一部分而已。

总结：

       不管是图像分类还是目标检测，在使用深度学习技术进行处理的时候，都需要特征提取环节，对于经典的机器学习方法，通常会通过设计手动的特征，来完成特征提取，而深度学习往往通过卷积神经网络来完成特征的抽取。

四、目标检测VS目标分割

目标检测：

        主要去定位目标的位置，位置信息通常表示为一个矩形，矩形可用四维数据来进行表示。

目标分割：

        需要对每一个像素点进行不同类别的划分，分割结果需要同原始的图片大小保持一致，往往通过上采样或者反卷积的形式来得到同原始图像大小的输出结果。

• 图像分类：只要指定相应的目标所属的类别
• 目标检测：需要定位到目标所处的位置，并且进行分类
• 目标分割：需要找到当前目标所占的区域，上图c是语义分割，d是实例分割
• 语义分割：只需要找到同一类目标所占的区域
• 实例分割：不仅要区分不同语义层面的目标，而且对于同一类别的目标也需要划分不同的实例

在目标检测算法的发展过程中基于手工特征的传统算法曾经是主流。这些传统算法通过设计和提取手工设计的特征来识别目标物体，包括 Haar 特征、HOG 特征、SIFT特征等。

       本文将深入探讨目标检测算法中基于手工特征的传统算法介绍其原理、优缺点以及在计算机视觉中的应用。

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