一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD.doc

目标检测算法概述 本文将对目标检测算法进行概述，包括传统的目标检测算法、候选区域/窗 + 深度学习分类、基于深度学习的回归方法。 一、目标检测概述 目标检测是图像处理中的一个基本问题，即在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。目标检测要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。 二、传统的目标检测算法 传统的目标检测算法可以分为三类： 1. Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM 等方法 2. 候选区域/窗 + 深度学习分类，如 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等 3. 基于深度学习的回归方法，如 YOLO、SSD、DenseBox 等 三、候选区域/窗 + 深度学习分类 候选区域/窗 + 深度学习分类是目标检测算法的一种，通过提取候选区域，并对相应区域进行以深度学习方法为主的分类的方案。常见的方法有： * R-CNN：Selective Search + CNN + SVM * Fast R-CNN：Selective Search + CNN + ROI * Faster R-CNN：RPN + CNN + ROI * R-FCN 等 四、基于深度学习的回归方法 基于深度学习的回归方法是目标检测算法的一种，通过使用深度学习方法来预测物体的位置和类别。常见的方法有： * YOLO：You Only Look Once * SSD：Single Shot Detector * DenseBox 等 五、传统目标检测流程 传统目标检测流程包括： 1. 区域选择：穷举策略，采用滑动窗口，且设置不同的大小，不同的长宽比对图像进行遍历，时间复杂度高 2. 特征提取：SIFT、HOG 等，形态多样性、光照变化多样性、背景多样性使得特征鲁棒性差 3. 分类器分类：主要有 SVM、Adaboost 等 六、深度学习在目标检测中的应用 深度学习在目标检测中的应用可以分为两类： 1. Classification + Regression 模式 2. Regression 模式 Classification + Regression 模式是指使用深度学习方法来分类和回归物体的位置。Regression 模式是指使用深度学习方法来回归物体的位置。 七、深度学习在目标检测中的优势 深度学习在目标检测中的优势包括： 1. 鲁棒性强 2. 可以处理大规模数据 3. 可以处理复杂的图像场景 八、结论 目标检测是图像处理中的一个基本问题，传统的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法都是解决这个问题的方法。深度学习在目标检测中的应用具有鲁棒性强、可处理大规模数据和可处理复杂的图像场景等优势。