Object Detection in 20 Years: A Survey

目标检测二十年综述 目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在检测和定位图像或视频中的对象。随着深度学习的兴起，目标检测技术也经历了二十年的发展。本节将对目标检测二十年的发展历程进行综述。 1. 传统检测器 早期的目标检测算法主要基于手工设计的特征提取和分类器设计。Viola-Jones检测器是其中之一，它使用Haar小波作为图像特征，并引入了检测级联的概念，以减少计算开销。HOG检测器则是另一个重要的传统检测器，它使用 Histogram of Oriented Gradients 作为图像特征，并在密集的均匀间隔单元网格上计算，以提高检测精度。 2. 基于CNN的两阶段检测器 随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测器逐渐成为主流。RCNN是其中之一，它将检测框定为一个“从粗到细”的过程，首先选择性搜索提取对象建议，然后使用CNN模型提取特征，并使用线性SVM分类器对每个区域内的目标进行预测。SPPNet是另一个重要的基于CNN的检测器，它使用空间金字塔池化技术，以生成任意区域的定长表示，避免了卷积特征的重复计算。Fast RCNN则融合了R-CNN和SPPNet的优点，但其检测速度仍然受到提案/建议检测的限制。 3. Faster RCNN和后续发展 Faster RCNN是第一个端到端的，也是第一个接近实时的深度学习检测器。它的主要贡献是引入了区域建议网络（Region Proposal Network，RPN），以生成对象建议。Faster RCNN的出现标志着目标检测技术的重大突破，随后出现了一系列基于Faster RCNN的变体和改进算法，如Mask RCNN、RetinaNet等。 目标检测技术在二十年间经历了从传统检测器到基于CNN的两阶段检测器再到Faster RCNN等端到端检测器的发展变化。未来，目标检测技术还将继续发展，以满足实际应用中的需求。