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。

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。

所以，目标检测是一个分类、回归问题的叠加。

（1）分类问题：即图片（或某个区域）中的图像属于哪个类别。

（2）定位问题：目标可能出现在图像的任何位置。

（3）大小问题：目标有各种不同的大小。

（4）形状问题：目标可能有各种不同的形状。

基于深度学习的目标检测算法主要分为两类：Two stage和One stage。

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。

任务流程：特征提取 --> 生成RP --> 分类/定位回归。

常见tow stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。

不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。

任务流程：特征提取–> 分类/定位回归。

常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。

大地遥感，如土地使用、公路、水渠、河流监控

农作物监控

军事检测

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。

很多目标检测技术都会涉及候选框（bounding boxes）的生成，物体候选框获取当前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。

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。 滑窗法简单易于理解，但是不同窗口大小进行图像全局搜索导致效率低下，而且设计窗口大小时候还需要考虑物体的长宽比。所以，对于实时性要求较高的分类器，不推荐使用滑窗法。

滑窗法类似穷举进行图像子区域搜索，但是一般情况下图像中大部分子区域是没有物体的。学者们自然而然想到只对图像中最有可能包含物体的区域进行搜索以此来提高计算效率。选择搜索（selective search，简称SS）方法是当下最为熟知的图像bounding boxes提取算法，由Koen E.A于2011年提出。 选择搜索算法的主要思想：图像中物体可能存在的区域应该是有某些相似性或者连续性区域的。因此，选择搜索基于上面这一想法采用子区域合并的方法进行提取bounding boxes。首先，对输入图像进行分割算法产生许多小的子区域。其次，根据这些子区域之间相似性(相似性标准主要有颜色、纹理、大小等等)进行区域合并，不断的进行区域迭代合并。每次迭代过程中对这些合并的子区域做bounding boxes(外切矩形)，这些子区域外切矩形就是通常所说的候选框。

经过标记后的样本数据如下所示：

预测输出可以表示为:

y = [ p c b x b y b w b h C 1 C 2 C 3 ] , y t r u e = [ 1 40 45 80 60 0 1 0 ] , y p r e d = [ 0.88 41 46 82 59 0.01 0.95 0.04 ] y = \left[ \begin{matrix} p_c \\ b_x \\ b_y \\ b_w \\ b_h \\ C_1 \\ C_2 \\ C_3 \\ \end{matrix} \right] , y_{true} = \left[ \begin{matrix} 1 \\ 40 \\ 45 \\ 80 \\ 60 \\ 0 \\ 1 \\ 0 \\ \end{matrix} \right] , y_{pred} = \left[ \begin{matrix} 0.88 \\ 41 \\ 46 \\ 82 \\ 59 \\ 0.01 \\ 0.95 \\ 0.04 \\ \end{matrix} \right] y=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎡​pc​bx​by​bw​bh​C1​C2​C3​​⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎤​,ytrue​=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎡​140458060010​⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎤​,ypred​=⎣⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎡​0.88414682590.010.950.04​⎦⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎤​

其中， p c p_c pc​为预测结果的置信概率， b x , b y , b w , b h b_x, b_y, b_w, b_h bx​,by​,bw​,bh​为边框坐标， C 1 , C 2 , C 3 C_1, C_2, C_3 C1​,C2​,C3​为属于某个类别的概率。通过预测结果、实际结果，构建损失函数。损失函数包含了分类、回归两部分组成。

使用IoU（Intersection over Union，交并比）来判断模型的好坏。所谓交并比，是指预测边框、实际边框交集和并集的比率，一般约定0.5为一个可以接收的值。

预测结果中，可能多个预测结果间存在重叠部分，需要保留交并比最大的、去掉非最大的预测结果，这就是非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简写作NMS）。如下图所示，对同一个物体预测结果包含三个概率0.8/0.9/0.95，经过非极大值抑制后，仅保留概率最大的预测结果。

R-CNN(全称Regions with CNN features) ，是R-CNN系列的第一代算法，其实没有过多的使用“深度学习”思想，而是将“深度学习”和传统的“计算机视觉”的知识相结合。比如R-CNN pipeline中的第二步和第四步其实就属于传统的“计算机视觉”技术。使用selective search提取region proposals，使用SVM实现分类。

Fast R-CNN是基于R-CNN和SPPnets进行的改进。SPPnets，其创新点在于只进行一次图像特征提取（而不是每个候选区域计算一次），然后根据算法，将候选区域特征图映射到整张图片特征图中。

经过R-CNN和Fast-RCNN的积淀，Ross B.Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上将特征抽取、region proposal提取， bbox regression，分类都整合到了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方面尤为明显。

Anchors（锚点）指由一组矩阵，每个矩阵对应不同的检测尺度大小。如下矩阵：

其中每行4个值（ x 1 , y 1 , x 2 , y 2 x_1, y_1, x_2, y_2 x1​,y1​,x2​,y2​），对应矩形框左上角、右下角相对于中心点的偏移量。9个矩形共有三种形状，即1:1, 1:2, 2:1，即进行多尺度检测。

例如，一张800*600的原始图片，经过VGG下采样后(生成特征矩阵)16倍大小，大小变为50*38，每个点设置9个anchor，则总数为：

物体识别完成后，通过一种方式对外围框进行调整，使得和目标物体更加接近。

对一个图像的损失函数，是一个分类损失函数与回归损失函数的叠加： L ( { p i } , { t i } ) = 1 N c l s ∑ L c l s ( p i , p i ∗ ) + λ 1 N r e g ∑ p i ∗ L r e g ( t i , t i ∗ ) L(\{p_i\},\{t_i\}) = \frac{1}{N_{cls}}\sum{L_{cls}(p_i, p_i^*)} + \lambda\frac{1}{N_{reg}}\sum{p_i^*L_{reg}(t_i, t_i^*)} L({pi​},{ti​})=Ncls​1​∑Lcls​(pi​,pi∗​)+λNreg​1​∑pi∗​Lreg​(ti​,ti∗​)

i是一个mini-batch中anchor的索引

p i p_i pi​是anchor i 为目标的预测概率

ground truth标签 p i ∗ p_i^* pi∗​就是1，如果anchor为负， p i ∗ p_i^* pi∗​就是0

t i t_i ti​是一个向量，表示预测的包围盒的4个参数化坐标

N c l s N_{cls} Ncls​是与正anchor对应的ground truth的坐标向量

N r e g N_{reg} Nreg​为anchor位置的数量（大约2400）， λ \lambda λ=10

分类损失函数： L c l s ( p i , p i ∗ ) = − l o g [ p i ∗ p i + ( 1 − p i ∗ ) ( 1 − p i ) ] L_{cls}(p_i, p_i^*) = -log[p_i^*p_i + (1-p_i^*)(1-p_i)] Lcls​(pi​,pi∗​)=−log[pi∗​pi​+(1−pi∗​)(1−pi​)] 位置损失函数： L r e g ( t i , t i ∗ ) = R ( t i − t i ∗ ) L_{reg}(t_i, t_i^*) = R(t_i - t_i^*) Lreg​(ti​,ti∗​)=R(ti​−ti∗​) 其中： R = s m o o t h L 1 ( x ) = { 0.5 x 2    i f ∣ x ∣ < 1 ∣ x ∣ − 0.5    o t h e r w i s e R = smooth_{L1}(x) = \begin{cases}{0.5x^2} \ \ if |x| < 1\\ |x|-0.5 \ \ otherwise \end{cases} R=smoothL1​(x)={0.5x2  if∣x∣