什么是目标检测算法？

发表于 作者 IT之美

目标检测是计算机视觉的一个重要任务,其目的是在图像中检测多个物体的位置和类别。

常用的目标检测算法有:

  1. R-CNN系列:
  • R-CNN:首次提出区域卷积神经网络方法进行目标检测。使用Selective Search生成区域提议,进行CNN特征提取和SVM分类。
  • Fast R-CNN:在R-CNN的基础上共享卷积特征和加入多任务损失,加速模型。
  • Faster R-CNN:加入RPN网络代替Selective Search,实现端到端的检测。
  • Mask R-CNN:在Faster R-CNN的基础上加入Mask分支,实现实例分割。
  1. SSD:Single Shot Detector,一种单阶段检测方法。使用多个尺度的特征图对先验框进行定位和分类预测。
  2. YOLO:You Only Look Once,也是一种单阶段检测方法。将图像划分为S×S的网格,每个网格预测多个边界框和置信度,实现检测。

这三种方法的比较:

  • R-CNN系列:准确度高,速度较慢。
  • SSD:速度快,准确度略低。
  • YOLO:速度快,准确度较低。

在实践中需要根据任务选择不同方法。代码实现如下:

python
# 构建FasterRCNN模型
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)

# 输入图像和GT框  
image = tensor.from_numpy(np.zeros((3, 600, 600)))
boxes  = np.array([[10, 10, 50, 50], [100, 100, 200, 200]])  

# 计算损失并更新参数
loss = model(image, boxes)
loss.backward()   

# 对测试图像进行预测
test_image = np.random.rand(600, 600, 3)
preds = model(test_image)

# 使用NMS获取最终检测结果
keep = nms(preds, 0.5)
final_boxes = [preds[i] for i in keep]

在上述代码中,我们训练一个Faster R-CNN模型,对测试图像进行预测,使用NMS过滤结果,得到最终检测框和类别。