目标检测笔记（一）综述

一、什么是目标检测

       顾名思义，即从一张图片中，检测出有哪些想要知道的物体，同时给出目标所在的位置信息。在深度学习图像处理研究方面，主要分为两类----分类和检测，当然也包括图像合成等其他方面。分类相对简单，通常一张输入图片对应于一个类。分类的特点就是输入场景单一，一张图片属于一个类别，在分类方面也有很多经典的网络，例如AlexNet、VggNet、ResNet等等，现在的准确率也是越来越高。物体检测（目标检测 object detection）相对于分类来说比较复杂，因为一张图片里面可能存在属于多个类的多个物体，不仅仅要检测出多少个目标、每个目标属于什么类别，还要确定每个目标的位置（bounding boxes）或者轮廓（图像分割），并且目标的分布存在方向不定、大小不定、位置不定、形状不定、相互交叉重叠等情况，比较常用的场景有行人检测、车辆检测、文本检测等场景，在应用领域主要包括无人驾驶、安全保障、医疗、农业、生产等领域。

二、发展

在传统视觉领域，目标检测就是一个非常热门的研究方向。传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架，主要包括三个步骤：
1、利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域；
2、提取候选区域相关的视觉特征。比如人脸检测常用的Harr特征；行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等；
3、利用分类器进行识别，比如常用的SVM模型。

传统的目标检测中，非常经典的是多尺度形变部件模型DPM（Deformable Part Model），连续获得VOC 2007到2009的检测冠军，2010年其作者Felzenszwalb Pedro被VOC授予”终身成就奖”。DPM把物体看成了多个组成的部件（比如人脸的鼻子、嘴巴等），用部件间的关系来描述物体，这个特性非常符合自然界很多物体的非刚体特征。DPM可以看做是HOG+SVM的扩展，很好的继承了两者的优点，在人脸检测、行人检测等任务上取得了不错的效果，但这种特征提取方式存在明显的局限性，首先，DPM特征计算复杂，计算速度慢；其次，人工特征对于旋转、拉伸、视角变化的物体检测效果差。这些弊端很大程度上限制了算法的应用场景。正当大家热火朝天改进DPM性能的时候，基于深度学习的目标检测横空出世，迅速盖过了DPM的风头，很多之前研究传统目标检测算法的研究者也开始转向深度学习。

目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage的目标检测算法，这类算法的典型代表是基于region proposal的R-CNN系算法，如R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN等；one stage的目标检测算法，比较典型的算法如YOLO和SSD。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。正是由于两种方法的差异，在性能上也有不同，前者在检测准确率和定位精度上占优，后者在算法速度上占优。

三、数据集

PASCAL VOC：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
PASCAL VOC对比：http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/main_bootstrap.php
ImageNet：http://www.image-net.org/
MS COCO：http://cocodataset.org/#home
Open Images：https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html
CIFAR：https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Mnist：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
KITTI（自动驾驶）：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/ 
Cityscapes（自动驾驶）：https://www.cityscapes-dataset.com/
LFW（人脸检测）：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
nuScenes（自动驾驶）：https://d3u7q4379vrm7e.cloudfront.net/download

四、论文

https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection#2014