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目标检测：从定义到实战关键技术

news 2025/10/16 8:16:32

一、什么是目标检测？—— 核心任务与挑战

先从最基础的问题开始：目标检测和咱们常说的 “图像分类” 有啥不一样？图像分类只需要判断 “图里有什么”（比如 “这是猫”“那是狗”），而目标检测要做两件事：

识别出图像中的物体类别（比如 “人”“车”“自行车”）；
找到每个物体的具体位置（用一个矩形框把物体框住）。

简单说，目标检测就是让计算机 “既认得出，又找得到”，是典型的 “多任务学习”。

但想做好目标检测可没那么容易，主要面临三大挑战：

目标种类与数量繁多：现实世界里物体千差万别，从天上的飞机到地上的蚂蚁，数量更是不确定；
目标尺度不均：同一物体在图里可能很大（近景）也可能很小（远景），比如 “远处的汽车” 和 “近处的手机”；
外部环境干扰：物体可能被遮挡（比如 “人被树挡住一半”）、图像有噪声（模糊、光线差），这些都会影响检测效果。

二、目标检测的 “弹药库”：常用数据集

训练模型就像学英语要背单词，得有 “教材”—— 也就是数据集。目标检测领域有两个最经典的数据集，几乎所有入门者都会接触：

1. VOC 数据集（PASCAL Visual Object Classes）

VOC 是早期非常重要的计算机视觉挑战赛数据集，相当于目标检测的 “入门教材”：

类别划分：4 大类（人、动物、交通工具、室内物品），细分为 20 小类；
数据规模：VOC 2007 有 9963 张图片，标注了 24640 个目标；VOC 2012 规模更大，有 23080 张图片、54900 个目标；
特点：数据量适中，标注规范，适合初期验证模型效果。

2. COCO 数据集（Microsoft Common Objects in Context）

COCO 是微软 2014 年推出的数据集，规模比 VOC 大得多，堪称目标检测的 “进阶教材”：

类别划分：80 个类别，覆盖日常场景中绝大多数常见物体；
数据规模：20 万张图像，标注了超过 50 万个目标，平均每张图有 7.2 个目标；
特点：目标数量多、场景复杂（包含遮挡、小目标），更贴近真实世界，现在主流模型几乎都用 COCO 做评估。

三、标注的 “语言”：Ground Truth 格式详解

训练模型时，我们需要给图像中的目标打 “正确标签”—— 也就是Ground Truth（真值），告诉模型 “正确的类别和位置”。不同数据集的标注格式不一样，常见的有 3 种，咱们用一张 “1000×800 像素” 的图举例子（假设图里有狗、马、人）：

简单记：YOLO 是 “归一化中心点”，VOC 是 “对角坐标”，COCO 是 “像素级左上角 + 宽高”—— 搞懂格式，后续处理数据才不会出错～

四、怎么评模型好不好？目标检测评估指标

模型训练完，怎么判断它 “行不行”？这就需要一套评估指标。目标检测的指标比图像分类复杂，咱们一步步拆解：

1. 最基础的 “匹配度”：IoU（Intersection over Union）

IoU 是衡量 “预测框” 和 “真实框” 重叠程度的指标，公式超简单：IoU = （预测框与真实框的交集面积） / （预测框与真实框的并集面积）

IoU 的取值范围是 0～1：IoU 越接近 1，说明两个框重叠越多，预测越准；IoU=0，说明完全不重叠。实际应用中，通常设定 IoU≥0.5 时，认为预测框是 “有效” 的。

2. 区分 “对与错”：TP/FP/TN/FN

目标检测中，模型的预测结果可以分成 4 类，这是后续计算精度、召回率的基础：

TP（真阳性）：真实是目标（正样本），预测也对（IoU≥阈值）；
FP（假阳性）：真实不是目标（负样本），预测成了目标（IoU <阈值）—— 比如把 “树” 误判成 “人”；
TN（真阴性）：真实不是目标，预测也不是 —— 这类在目标检测中关注较少；
FN（假阴性）：真实是目标，预测没检测到 —— 也就是 “漏检”，比如图里有只猫，但模型没标出来。

3. 精度与召回率：鱼和熊掌的权衡

有了 TP/FP/FN，就能计算两个核心指标：

Precision（查准率）：预测为 “目标” 的结果中，真正是目标的比例 → 公式：Precision = TP / (TP + FP)作用：衡量 “预测的准不准”，比如 Precision=90%，说明 100 个预测目标里有 90 个是对的；
Recall（查全率）：所有真实目标中，被成功检测到的比例 → 公式：Recall = TP / (TP + FN)作用：衡量 “漏检多不多”，比如 Recall=80%，说明 100 个真实目标里有 80 个被找到了。

这里有个小规律：Precision 和 Recall 通常是 “此消彼长” 的 —— 比如想少漏检（提高 Recall），可能会多预测一些框，导致假阳性增加（Precision 下降）；想少误判（提高 Precision），可能会少预测一些框，导致漏检增加（Recall 下降）。

怎么综合评价？就需要P-R 曲线（以 Recall 为横轴，Precision 为纵轴画的曲线），曲线下的面积就是AP（Average Precision），代表单个类别的综合性能；所有类别的 AP 平均值就是mAP（mean AP），这是目标检测最核心的评估指标 ——mAP 越高，模型整体性能越好。

4. 小细节：mean 和 average 的区别

可能有同学疑惑：mAP 里的 “mean” 和 AP 里的 “average” 有啥不一样？

mean（算术平均）：比如 mAP，就是把所有类别的 AP 加起来除以类别数，简单直接；
average（加权平均 / 规则平均）：比如 AP 计算时（常用 11 点法），会在 Recall 为 0、0.1、…、1.0 这 11 个点上取对应的 Precision，再求平均 —— 需要先设计规则，让结果更均衡。

五、目标检测的方法演进：从传统到深度学习

目标检测的发展大概分两个阶段：传统方法和深度学习方法，咱们重点说后者。

1. 传统方法：滑动窗口法（已淘汰）

早期没有深度学习时，用 “滑动窗口” 遍历图像：

原理：用不同大小的窗口在图上滑动，每个窗口都做图像分类，判断 “有没有目标”；
缺点：需要人工设计窗口尺寸，冗余计算多（比如 1000×800 的图要滑几十万次），定位还不准 —— 现在基本没人用了。

2. 深度学习方法：两大主流路线

深度学习彻底改变了目标检测，现在主要分 “anchor-based” 和 “anchor-free” 两类，又可按流程分为 “two-stage” 和 “one-stage”：

（1）先搞懂 “anchor”：目标检测的 “脚手架”

anchor（锚框） 是深度学习方法里的核心概念，相当于给模型预设一些 “可能的目标框”：

用 “scale（尺度，比如 128×128、256×256）” 和 “aspect ratio（长宽比，比如 1:1、1:2、2:1）” 描述；
模型会在这些预设框的基础上，调整位置和大小，找到真实目标 —— 就像搭房子先搭脚手架。
anchor-based（基于锚框）：自顶向下，先预设大量 anchor，再筛选和调整（比如 R-CNN 系列、YOLO v1-v5）；
anchor-free（无锚框）：自底向上，不用预设 anchor，直接从图像特征中找目标（比如 CenterNet、FCOS），更灵活。

（2）two-stage vs one-stage：精度与速度的权衡

two-stage（两阶段算法）：先 “提候选框”，再 “分类 + 回归”，精度高但速度慢；代表算法：R-CNN → SPP-Net → Fast R-CNN → Faster R-CNN（经典演进路线），还有 Cascade R-CNN（精度更高）；流程：输入图像 → 用 CNN 提特征 → 生成候选框（比如 Faster R-CNN 的 RPN 层） → 对候选框分类 + 调整位置 → 输出结果。
one-stage（单阶段算法）：直接 “端到端” 预测，不用提候选框，速度快但精度稍低；代表算法：YOLO 系列（v1-v5，速度快，适合实时场景）、SSD 系列（兼顾速度和精度）；流程：输入图像 → 用 CNN 提特征 → 直接预测每个位置的类别和框坐标 → 输出结果。