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前言
今天，我们介绍目标检测问题，目标检测问题的方法和目标检测问题中的难点。
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1.1. 目标检测问题介绍
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在计算机视觉领域，我们怎样去定义“观察”（see）这个概念，和我们人类的理解一致呢？
- 1982年Daviad Marr： To know what is where by looking（识别、检测、分割）
- 这个物体在这个真实世界当中的3D信息（SLAM）
- 这个场景正在发生什么，希望计算机能够根据图像或者视频，我们回答一些问题（时间、问答）
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目标检测是在图片中可变数量的目标进行查找和分类。
- 目标种类与数量问题
- 目标尺度问题（可能大也可能小，要求在检测的时候适应这种问题）
- 外在环境干扰问题（分辨率，噪声，明暗度等）
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1.1.1 目标检测 VS 图像分类
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目标检测需要拿到物体的坐标，在目标检测中主要市通过矩形框的方式来进行描述，对于一个矩形框将它表达成了四个值，一般是描述成一个左上角的坐标再加上宽和高，或者表达成一个中心点的坐标再加上宽和高，或者表达成一个左上角的坐标再加上右下角的坐标
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目标检测还需要拿到物体的类别，也就是说检测问题也会完成一个分类
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1.1.2 目标检测 VS 图像分割
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目标检测定位图像的力度会更粗一点，如果想要定位物体更精确的信息，需要通过分割的方法来完成。
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1.2 目标检测问题方法
传统目标检测方法到深度学习目标检测方法的变迁。
发展到现在，目标检测算法主要分为两个比较大的分支：
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1.2.1 Anchor based 目标检测问题方法
- 算法基本流程
- 基于深度学习分目标检测问题建模
- 理解Anchor的概念
- 目前分为两大类
- One stage
- SSD系列
- YOLO系列
- Two stage
- FasterRCNN系列
- MaskRCNN系列
- One stage
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Anchor based存在哪些问题？
- 目标和anchor box匹配只看两个框重叠的大小
- 对于anchor box的大小也是人为定义的
- Anchor box数量太多带来大量的负样本
- 等
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Anchor based VS Anchor Free
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Anchor based：Anchor是目标检测中的一个重要概念，通常是人为设计的一组框，作为分类（classification）和框回归（bounding box regression）的基准框
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Anchor Free： 通过每一个点进行匹配，无Anchor的过程
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1.2.2 Anchor Free 目标检测问题方法
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如何对目标检测问题的真值，进行表示？
- YOLO V1（非常快）中的回归网络（中心点坐标、长和宽）
- 基于多关键点联合表达的方法
- CornerNet、CenterNet、ExtremeNet、RepPoints、FoveaBox、PLN
- CenterNet：keypoint Triplets for Object Detection
- 基于单中心点预测的方法
- CenterNet：Objects as points：中心点+宽度+高度
- CSP：中心点+高度
- FCOS：中心点+到框的2个问题
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算法性能的评价
- TP：标注框重叠率很高
- FP：重叠率低（甚至没有重叠）和重复检测的框
- precision 和recall
- AP和mAP
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1.3 目标检测问题中的难点
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小目标检测问题
- 由于目标太小，在进行下采样的时候，下采样比例非常大，就不太合适，需要利用浅层的网络进行检测，浅层的网络可能提取出来鲁棒性不是很好
- 正负样本失衡
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遮挡目标检测问题
- 损失很多的目标信息
- 加入attention
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密集场景下的目标检测问题
- 经常会漏检
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倾斜、变形物体检测问题
- 采用四边形，一个矩形加一个角度
