目标检测

目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一，其任务是找出图像中所有感兴趣的目标，确定它们的类别和位置。1

目标检测概述

定义：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。1

核心问题：目标检测需要确定目标在图像中的位置（定位），并识别目标的类别（分类），这是计算机视觉领域的核心问题之一。5

应用场景：目标检测广泛应用于自动驾驶、视频监控、人脸识别、医学图像分析等多个领域。7

目标检测算法分类

双阶段检测模型：双阶段模型因其对图片的两阶段处理得名，也称为基于区域（Region-based）的方法，代表性工作包括R-CNN系列。2

单阶段检测模型：单阶段检测模型直接在图像上进行目标检测，代表性工作包括YOLO系列。4

基于Transformer的检测模型：近年来，基于Transformer的目标检测方法也逐渐兴起，代表性工作包括DETR等。4

目标检测模型

R-CNN系列：R-CNN系列是双阶段检测模型的代表，包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等，通过区域提议和分类回归两个阶段实现目标检测。2

YOLO系列：YOLO系列是单阶段检测模型的代表，包括YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3等，通过直接在图像上进行目标检测，实现了较高的检测速度。8

基于Transformer的模型：DETR是基于Transformer的目标检测模型的代表，通过Transformer结构实现端到端的目标检测。4

目标检测的应用

自动驾驶：目标检测在自动驾驶中用于识别道路上的行人、车辆、交通标志等，是实现自动驾驶的关键技术之一。7

视频监控：目标检测在视频监控中用于实时检测监控画面中的异常行为或特定目标，提高监控系统的智能化水平。7

医学图像分析：目标检测在医学图像分析中用于检测病变区域，辅助医生进行疾病诊断。7

人脸识别：目标检测在人脸识别中用于定位人脸位置，是实现人脸识别的关键步骤之一。7