目標檢測任務是計算機視覺的主要分支之一，但對於目標檢測具體做什麼，目標檢測算法的有哪些類別以及相關定義卻很少會有人關注，雖然這些對於解決實際問題顯得有些無關緊要，但對於更加系統性的學習還是非常必要的。本文僅面向深度學習領域的目標檢測。
一、什麼是目標檢測
- 目標檢測（Object Detection）的任務是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的類別和位置，是計算機視覺領域的核心問題之一。由於各類物體有不同的外觀、形狀和姿態，加上成像時光照、遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是計算機視覺領域最具有挑戰性的問題。
- 計算機視覺中關於圖像識別有四大類任務：
分類-Classification：解決“是什麼？”的問題，即給定一張圖片或一段視頻判斷裏面包含什麼類別的目標。
定位-Location：解決“在哪裏？”的問題，即定位出這個目標的位置。
檢測-Detection：解決“是什麼？在哪裏？”的問題，即定位出這個目標的位置並且知道目標物是什麼。
分割-Segmentation：分爲實例的分割（Instance-level）和場景分割（Scene-level），解決“每一個像素屬於哪個目標物或場景”的問題。
二、目標檢測要解決的核心問題
除了圖像分類之外，目標檢測要解決的核心問題是：
1.目標可能出現在圖像的任何位置。
2.目標有各種不同的大小。
3.目標可能有各種不同的形狀。
三、目標檢測算法分類
基於深度學習的目標檢測算法主要分爲兩類：
1.Two stage目標檢測算法
- 先進行區域生成（region proposal，RP）（一個有可能包含待檢物體的預選框），再通過卷積神經網絡進行樣本分類。
- 任務：特徵提取—>生成RP—>分類/定位迴歸。
- 常見的two stage目標檢測算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。
2.One stage目標檢測算法
- 不用RP，直接在網絡中提取特徵來預測物體分類和位置。
- 任務：特徵提取—>分類/定位迴歸。
- 常見的one stage目標檢測算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等
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四、目標檢測的應用
目標檢測具有巨大的實用價值和應用前景。應用領域包括人臉檢測、行人檢測、車輛檢測、飛機航拍或衛星圖像中道路的檢測、車載攝像機圖像中的障礙物檢測、醫學影像在的病竈檢測等。還有在安防領域中，可以實現比如安全帽、安全帶等動態檢測，移動偵測、區域入侵檢測、物品看護等功能。
五、結尾
本文節選自《深度學習500問》，想要更加深入瞭解學習上文中所提及的算法，可以進入書中目標檢測章節進行學習。
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