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深度学习------目标检测项目

news 2025/10/16 7:18:49

一、先搞懂：目标检测到底要解决什么问题？

二、5 个核心概念：入门必须吃透的 “检测语言”

1. 边界框（Bounding Box）：给目标画 “定位框”

2. 交并比（IoU）：判断 “框得准不准” 的尺子

3. 锚框（Anchor Box）：模型的 “预设瞄准镜”

4. 单阶段 vs 两阶段：检测的两种 “解题思路”

5. 训练 vs 推理：模型的 “学习” 与 “干活”

三、实战预备：数据处理的 “必经流程”

1. 数据标注：标注质量决定模型上限

2. 数据增强：让模型 “见多识广”

四、总结：入门检测的 “通关清单”

目标检测入门先通关！5 个核心概念 + 1 套数据流程，新手也能懂：

从图像分类进阶到目标检测，今天才算真正摸清了门道 —— 原来检测不止要 “认得出”，还要 “找得到”，背后藏着不少必须先吃透的基础逻辑。结合今天练的项目实操，把这些关键预备知识捋清楚，新手入门应该能少走很多弯路～

一、先搞懂：目标检测到底要解决什么问题？

之前做图像分类，模型只要告诉我 “这张图里有猫” 就行；但目标检测不一样，它得同时回答两个问题：“是什么？” 和 “在哪里？” 。比如一张街景图，检测模型要标出 “这里有汽车”“那里有行人”，还要用矩形框精准圈出每个目标的位置，甚至能区分多个不同物体。

这就比分类复杂多了，毕竟现实场景里的目标总是五花八门：可能藏在图像的任何角落，有大有小，还可能被遮挡。所以学检测前，得先把这些基础概念嚼碎了。

二、5 个核心概念：入门必须吃透的 “检测语言”

这些术语看着抽象，但结合实操例子一拆，其实特别好理解，今天练手时就靠它们才看懂了模型输出。

1. 边界框（Bounding Box）：给目标画 “定位框”

要标注目标位置，就得用边界框，本质就是个矩形框的坐标。常见的有两种表示方法，我刚开始总搞混，后来画了张图才算理清：

边角式：用左上角(x_min, y_min)和右下角(x_max, y_max)表示，标注工具里最常用，肉眼看坐标就能直接对应位置；
中心式：用中心点(x_center, y_center)加宽高(w, h)表示，模型训练时更方便计算。

两者能直接换算，比如知道边角坐标，中心点 x 就是(x_min+x_max)/2，宽度就是x_max-x_min。今天标数据时，用标注工具画框后自动生成的 XML 文件里，存的就是边角坐标，读数据时转成中心式才喂给模型。

2. 交并比（IoU）：判断 “框得准不准” 的尺子

模型预测的框和真实目标的框，怎么算 “对齐了”？全靠交并比（IoU）来量化。它的逻辑特简单：用两个框的交集面积除以并集面积，结果越接近 1，说明重叠得越好，定位越准。

我今天手动算过一个例子：真实框是(1,1,4,3)，模型预测框是(2,2,6,4)，交集面积是 2，并集面积是 12，算出来 IoU≈0.17，明显框偏了。通常训练时会设个阈值（比如 0.5），IoU 高于这个值才算 “检测对了”。

3. 锚框（Anchor Box）：模型的 “预设瞄准镜”

目标大小形状千差万别，模型怎么知道该在哪找目标？锚框就是解决这个问题的 —— 提前在图像上放一批不同尺度、不同宽高比的预定义框，相当于给模型搭好 “瞄准镜”。

比如在特征图的每个位置放 3 种尺度（128×128、256×256、512×512）、3 种宽高比（1:1、1:2、2:1）的锚框，总共 9 种组合，基本能覆盖常见目标的形态。模型训练时就学着判断 “哪个锚框里有目标”，再微调锚框坐标变成最终的预测框。今天看模型结构时，发现 Faster R-CNN 和 YOLO 里都藏着锚框的配置参数，原来这是检测模型的通用操作。

4. 单阶段 vs 两阶段：检测的两种 “解题思路”

目标检测算法主要分两大类，就像解数学题的不同方法，各有优劣：

两阶段算法（比如 Faster R-CNN）：先 “找嫌疑区域”（生成可能有目标的候选框），再 “判类别、修位置”，相当于 “先筛选再精修”，精度高但速度慢；
单阶段算法（比如 YOLO、SSD）：直接在图像上预测类别和框，一步到位，速度快适合实时场景（比如自动驾驶），但小目标检测精度可能稍差。

今天试跑了 YOLO 的简化版代码，确实比之前看的 Faster R-CNN 流程短很多，难怪实时场景都爱用它。

5. 训练 vs 推理：模型的 “学习” 与 “干活”

和分类模型一样，检测模型也分两步走：

训练：用带标注的数据集（比如 Pascal VOC）让模型学 “怎么找目标、怎么标框”，通过损失函数（分类损失 + 框回归损失）不断调参数；
推理：把训练好的模型拿出来 “干活”，输入新图像直接出检测结果，这个阶段要做非极大值抑制（NMS），删掉重复的冗余框。

今天调试时忘了加 NMS，一张图里同一个目标被标了 3 个框，加上后瞬间清爽了，这步后处理真是必不可少。

三、实战预备：数据处理的 “必经流程”

不管用什么模型，数据准备都是第一步，今天练的流程里这几点最关键：

1. 数据标注：标注质量决定模型上限

检测对标注的要求比分类高多了，不仅要标类别，每个目标的框都得标准。常用的格式有 Pascal VOC（XML 文件存坐标和类别）和 COCO（JSON 格式），今天用的标注工具能直接导出 VOC 格式，省了不少转换功夫。

老师特意强调，标注时框不能太松也不能太紧，要刚好框住目标，不然模型学出来的框会 “跑偏”—— 这点在后来的训练里果然体现了，标得准的样本区域损失降得特别快。

2. 数据增强：让模型 “见多识广”

检测的增强要特别注意 “框跟着图像变”，不能只改图像不管框。今天用 Albumentations 库写了增强管道，加了随机翻转、旋转和色彩抖动，代码里必须把bboxes参数传进去，不然图像翻转后框还在原来的位置，就全错了：

import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2# 定义增强管道，指定bbox格式为VOC
transform = A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),  # 50%概率水平翻转A.RandomRotate90(p=0.3),  # 30%概率随机旋转90度A.ColorJitter(brightness=0.2, p=0.4),  # 调整亮度ToTensorV2()
], bbox_params=A.BboxParams(format='pascal_voc'))# 应用增强时必须传入图像、框和标签
transformed = transform(image=image, bboxes=bboxes, class_labels=labels)

试了下不加增强的训练，模型在测试集上准确率直接低了 15%，看来增强对检测模型的泛化能力影响真挺大。