目标检测基础与传统方法
目标检测基础与传统方法
文档目标：系统介绍目标检测任务的基本概念、评价指标、传统方法（以 R-CNN 系列为代表）及其局限性，为理解 YOLO 等现代单阶段检测器奠定基础。
1. 什么是目标检测？
目标检测（Object Detection）是计算机视觉中的核心任务之一，其目标是在图像中：
- 定位（Localization）：找出所有感兴趣物体的位置（通常用边界框 bounding box 表示）；
- 分类（Classification）：识别每个物体所属的类别（如“人”、“车”、“猫”等）。
与图像分类（只输出一个全局标签）和语义分割（对每个像素分类）不同，目标检测需要同时完成空间定位与语义识别。
典型输出格式为：
(类别, 置信度, [x_min, y_min, x_max, y_max])
2. 核心概念与评价指标
2.1 边界框（Bounding Box）
用矩形框包围目标，常用表示方式：
(x, y, w, h)：中心坐标 + 宽高(x₁, y₁, x₂, y₂)：左上角与右下角坐标
2.2 交并比（IoU, Intersection over Union）
衡量预测框与真实框（Ground Truth）重合程度的指标：
$$
\text{IoU} = \frac{\text{Area of Overlap}}{\text{Area of Union}}
$$
- IoU ∈ [0, 1]，值越大表示定位越准确。
- 通常设定阈值（如 IoU ≥ 0.5）判断预测是否“正确”。
2.3 非极大值抑制（NMS, Non-Maximum Suppression）
解决同一物体被多个框重复检测的问题：
- 按置信度排序所有预测框；
- 选取最高分框，抑制与其 IoU 超过阈值（如 0.4）的其他框；
- 重复直至无剩余框。
2.4 召回率（Recall）与精度（Precision）
- 召回率：检测出的正样本 / 所有真实正样本 → 关注“漏检”
- 精度：检测出的正样本中真正正确的比例 → 关注“误检”
常通过 mAP（mean Average Precision）综合评估模型性能。
3. 传统目标检测方法概述
早期方法主要采用“两阶段范式”（Two-Stage Pipeline）：
- 生成候选区域（Region Proposal）：找出可能包含物体的区域；
- 对每个区域进行分类与精修。
这种方法流程清晰，但速度慢、难以端到端训练。
4. 典型代表：R-CNN 系列
4.1 R-CNN（Regions with CNN features, 2014）
流程：
- 使用 Selective Search 生成约 2000 个候选区域（Region Proposals）；
- 对每个区域缩放到固定尺寸（如 227×227）；
- 输入 CNN 提取特征（如 AlexNet）；
- 用 SVM 分类器判断类别；
- 用回归器微调边界框位置。
缺点：
- 计算冗余：每个候选区域独立前向传播，无法共享特征；
- 速度极慢（GPU 上一张图需 47 秒）；
- 多阶段训练（CNN 预训练 → SVM 微调 → BBox 回归），流程复杂。
4.2 Fast R-CNN（2015）
改进：
- 整张图像只过一次 CNN，得到特征图；
- 在特征图上对应候选区域位置提取 RoI（Region of Interest）；
- 使用 RoI Pooling 将不同大小的 RoI 映射为固定维度特征；
- 后接全连接层，同时输出类别概率与边界框偏移量。
优势：
- 特征共享，速度大幅提升（约 2 秒/图）；
- 端到端训练（分类 + 回归联合优化）；
- 不再依赖 SVM，统一用 softmax 分类。
仍存在的问题：
- 候选区域生成（Selective Search）仍耗时，且非可学习模块。
4.3 Faster R-CNN（2016）
核心创新：引入 RPN（Region Proposal Network）
- RPN 是一个轻量子网络，直接在 CNN 特征图上预测候选框；
- 使用 anchor 机制（预设多尺度/比例的参考框）；
- RPN 与检测头共享主干特征，实现完全端到端训练。
意义：
- 候选区域生成从“手工设计”变为“可学习”；
- 推理速度进一步提升（约 0.2 秒/图，接近实时）；
- 成为两阶段检测器的里程碑。
5. 传统方法的核心痛点
尽管 R-CNN 系列不断优化，但其两阶段架构存在固有缺陷：
| 问题 | 说明 |
|---|---|
| 速度瓶颈 | 候选区域生成 + 逐区域处理，难以满足实时需求（如自动驾驶、视频监控） |
| 流程复杂 | 多模块拼接（Proposal → Feature Extract → Classify → Regress），调试困难 |
| 非端到端 | R-CNN 中 SVM 与 CNN 分离；即使 Fast/Faster R-CNN 也依赖 RoI 操作，计算不连续 |
| 定位依赖后处理 | NMS 等步骤无法融入网络梯度更新 |
正是这些局限，催生了 YOLO（You Only Look Once）等单阶段（One-Stage）检测器的诞生——将检测视为单次回归问题，实现真正意义上的端到端实时检测。
附录：关键术语速查表
| 术语 | 解释 |
|---|---|
| Selective Search | 基于颜色、纹理、形状等启发式规则合并超像素，生成候选区域 |
| RoI Pooling | 将任意大小的感兴趣区域池化为固定尺寸特征（如 7×7） |
| Anchor | 预设的参考框（如 9 种尺度/比例），用于回归偏移量 |
| End-to-End | 整个系统从输入到输出可一次性训练，无需中间人工干预 |
| mAP | 平均精度均值，综合衡量检测器在不同 IoU 阈值下的性能 |
✅ 本篇文档为理解 YOLO 的创新价值提供必要背景。接下来可阅读《YOLOv1 原理详解》了解如何突破传统范式。
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