深度學習背景下的目標檢測技術(shù)綜述

摘要：目標檢測技術(shù)在計算機視覺領(lǐng)域中占據(jù)了重要地位，隨著深度學習的興起，該領(lǐng)域取得了顯著進展。從傳統(tǒng)手工檢測方法到現(xiàn)代目標檢測方法，從早期的基于候選區(qū)域的"R-CNN"系列到單階段的YOLO"系列，再到加入Transformer"架構(gòu)的DETR"系列等，目標檢測技術(shù)隨科技進步而更新，通過對主流算法的介紹，對比了不同算法在精度、速度、資源消耗等方面的優(yōu)劣，最后探討了目標檢測面臨的挑戰(zhàn)與未來的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：深度學習"目標檢測"一階段檢測"兩階段檢測

中圖分類號："TP391

A"Review"of"Target"Detection"Technology"Under"the"Background"of"Deep"Learning

HUANG"Tiancai""CHEN"Bo""ZHANG"Xiaochen

School"of"Mechanical"Engineering，"Xihua"University，"Chengdu，"Sichuan"Province，"610039"China

Abstract："Target"detection"technology"occupies"an"important"position"in"the"field"of"computer"vision，"and"it"has"made"significant"progress"with"the"rise"of"deep"learning."From"traditional"manual"detection"methods"to"modern"target"detection"methods，"from"the"early"R-CNN"series"based"on"candidate"regions"to"the"single-stage"YOLO"series，"and"then"to"the"DETR"series"with"the"addition"of"the"Transformer"architecture，"target"detection"technology"has"been"updated"with"the"advancement"of"science"and"technology."Through"the"introduction"of"mainstream"algorithms，"the"advantages"and"disadvantages"of"different"algorithms"in"terms"of"accuracy，"speed，"resource"consumption"were"compared."Finally，"the"challenges"faced"by"target"detection"and"future"development"directions"are"discussed.

Key"Words："Deep"learning;"Target"detection;"One-stage"detection;"Two-stage"detection

目標檢測是計算機視覺中的一項重要任務(wù)，目的是將輸入圖像中所需要的部分的類別和位置標注出來。傳統(tǒng)的目標檢測方法依賴手工特征和機器學習技術(shù)。然而，隨著深度學習技術(shù)的引入，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional"Neural"Networks，"CNN）和"Transformer"架構(gòu)也能被應(yīng)用于目標檢測中，目標識別的性能大大增強，目標檢測從傳統(tǒng)方法過渡到深度學習方法，此后，基于深度學習方法的目標檢測網(wǎng)絡(luò)成為了主流。

1"傳統(tǒng)目標檢測算法

1.1"傳統(tǒng)目標檢測方法流程

傳統(tǒng)目標檢測方法的一般流程為6步，第一，圖像預(yù)處理負責圖像歸一化和去噪處理等；第二，候選區(qū)域生成即使用滑動窗口等方法得到潛在的目標區(qū)域；第三，特征提取是使用手工特征描述子對輸入圖像進行特征的提取操作；第四，目標分類是使用如支持向量機（Support"Vector"Machine，"SVM）等的傳統(tǒng)分類器對待定區(qū)域的內(nèi)容進行分類；第五，邊界框優(yōu)化則是使用優(yōu)化模型來調(diào)整目標的邊界框位置，以提高檢測的精度；第六，后處理是使用非極大值抑制（Non-Maximum"Suppression，NMS），排查掉多余的檢測部分，只留下里面評分最高的邊界框。

1.2""兩種人工目標檢測器

人工目標檢測器不依賴于大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是通過設(shè)計特征提取和分類算法來檢測目標。典型的檢測器如方向梯度直方圖（Histogram"of"Oriented"Gradients，"HOG）、可變形組件模型（Deformable"Part"Model，"DPM）檢測器等，它們的成功得益于對圖像特征的精心設(shè)計和特定問題的精確建模。然而，局限性也很明顯，如特征表達能力弱、檢測速度慢等。

2"深度學習目標檢測算法

深度學習的浪潮掀起，目標檢測的精度在CNN的強大特征提取能力加持下得到了極大提升?？梢詫⑵浞譃閮呻A段檢測器和單階段檢測器兩大類"[1]，這二者的區(qū)別是否有候選框生成，后者直接生成邊界框和進行類別預(yù)測，流程簡單，速度更快，但通常精度稍遜于前者。

2.1"兩階段目標檢測

2.1.1"CNN系列

R-CNN（Region"with"CNN"Feature）是現(xiàn)代目標檢測領(lǐng)域的開創(chuàng)性工作之一，由GIRSHICK"R等人[2]在"2014"年提出，使用選擇性搜索算法得到大量的待選框，使用CNN進行特征提取后使用SVM分類，判斷其所屬的目標類別，準確性提高，但計算效率低、訓練復(fù)雜。Fast"R-CNN是"R-CNN"的改進版本，由"GIRSHICK"R"[3]于"2015"年提出，主要通過共享卷積特征來加速訓練和推理過程，同時引入感興趣區(qū)域池化（Region"of"interest"pooling，"RoI"Pooling）"層，使候選區(qū)域的特征提取更有效，但候選框生成方法未變，檢測速度慢。Faster"R-CNN是由"Ren"S"Q等人[4]于"2015nbsp;年提出。首先對輸入的圖像進行關(guān)鍵信息提取處理得到特征圖并生成候選區(qū)域，通過得分篩選出高質(zhì)量的候選框，由檢測頭進行類別預(yù)測和位置回歸。

2.1.2"DETR系列

DETR[5]（Detection"Transformer）首次將Transformer引入目標檢測任務(wù)，能夠自然地建模圖像中的全局關(guān)系和預(yù)測目標所在位置和物體的種類，具有較高的檢測精度。但是在小物體檢測和訓練效率上表現(xiàn)欠優(yōu)。針對這兩方面，Deformable"DETR[6]提出了一種可變形注意力機制，能夠在局部區(qū)域內(nèi)進行自注意力計算，避免了全局注意力計算帶來的高計算成本，加快了訓練過程，且在小物體檢測表現(xiàn)良好，成為DETR的重要改進版本。

2.2"一階段目標檢測

2.2.1"其他一階段算法

SSD算法全稱是"Single"Shot"MultiBox"Detector，由"LIU"W等人[7]在2016年提出，通過在多個尺度下直接預(yù)測邊界框和類別，有效處理多尺度物體的檢測任務(wù)。與Faster"R-CNN相比，速度快，精度接近。但在小物體檢測上仍然存在困難。CenterNet[8]是一種基于關(guān)鍵點檢測的目標檢測方法，直接檢測目標的中心點位置，不依賴"anchor"和"NMS，簡化檢測流程。速度快，精度高，特別擅長檢測小目標和密集目標。EfficientDet[9]是由谷歌提出的一個高效且性能優(yōu)異的檢測網(wǎng)絡(luò)，通過雙向連接、模塊化設(shè)計等操作提升對不同尺寸特征的提取能力，有效提升檢測性能，通過復(fù)合縮放策略平衡了精度和效率。

2.2.2"YOLOv1-v7

YOLOv1[10]，主要的結(jié)構(gòu)是參考谷歌的模型，使用單一網(wǎng)絡(luò)直接對目標圖像進行邊界框架和類別的預(yù)測，是一個完整的端到端檢測框架，實現(xiàn)了實時目標檢測。v2算法將更新骨干網(wǎng)絡(luò)，具有更強的特征提取能力，整個網(wǎng)絡(luò)均由卷積層來構(gòu)造，可以接受任意大小的輸入圖像，模型參數(shù)量減少，提高了檢測速度。v3算法使用了DarkNet53網(wǎng)絡(luò)，允許輸入信息直接傳輸?shù)降讓?，引入特征金字塔增強在不同尺寸下的預(yù)測能力。增加CSP（Cross"Stage"Partial）和PAN（Path"Aggregation"Network）結(jié)構(gòu)，得到新的v4算法，并采用馬賽克數(shù)據(jù)增強，能學習到更豐富的語義信息，提高模型的性能。v5算法由3個部分組成，Backbone用來特征提取，將特征分成兩個部分，分別經(jīng)過不同的路徑處理；Neck將不同的特征進行融合；Head可以對獲取的特征進行分類和回歸處理。v6算法使用了新的骨干網(wǎng)絡(luò)Efficient"Backbone和解耦檢測頭，并采用高效的卷積操作以降低模型計算量，引入大量的訓練策略，增強網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。v7算法引入了E-ELAN（Extended"Efficient"Layer"Aggregation"Networks）結(jié)構(gòu)，使模型能夠更好地學習不同層次的特征，引入梯度流優(yōu)化等技術(shù)，平衡了復(fù)雜度和速度，使其成為輕量化目標檢測的首選。

2.2.3"YOLOv8-v10

YOLOv8"[11]是由"Ultralytics"于"2023"年發(fā)布，集成了更高效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，主要改進為模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化、自動錨點優(yōu)化、數(shù)據(jù)增強和提供更好的部署接口。而v9算法通過引入多尺度特征融合模塊（Multi-level"Feature"Fusion"Module，"MFFM），使網(wǎng)絡(luò)能夠更好地捕捉圖像中的細節(jié)，提升小物體檢測能力，優(yōu)化嵌入式設(shè)備的推理速度，減少了多余的計算，同時保持較高的檢測精度。v10算法在CNN中融合了Transformer模塊，通過自注意力機制增強了網(wǎng)絡(luò)的全局感知能力，在處理復(fù)雜場景時具有更強的捕捉能力。引入了動態(tài)推理機制，在不降低精度的前提下提高推理速度。v10算法作為"YOLO"系列的最新進化版本，代表了單階段目標檢測算法的前沿，在精度和速度上達到了新的高度。

3"挑戰(zhàn)與展望

雖然DETR、YOLOv9、YOLOv10等最新算法在精度和速度方面取得了顯著進展，但目標檢測任務(wù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

3.1"小物體檢測

盡管多尺度特征融合技術(shù)有利于小型物體的檢測，但面對復(fù)雜背景、環(huán)境，其檢測結(jié)果仍然不盡如人意，小目標物體的檢測需要更加精確，如何實現(xiàn)這種需求我們應(yīng)該重點考慮。

3.2"復(fù)雜場景理解

目標檢測算法需要應(yīng)對更加復(fù)雜的現(xiàn)實場景，如嚴重遮擋、多物體重疊以及極端光照條件。未來的算法可能會更多地結(jié)合上下文信息和多模態(tài)數(shù)據(jù)來增強對復(fù)雜場景的理解。

3.3"實時檢測與低資源設(shè)備支持

隨著邊緣計算的普及，如何在低計算資源的設(shè)備上實現(xiàn)高效目標檢測是一個重要的研究方向。像YOLOv10引入的動態(tài)推理機制就是這一領(lǐng)域的探索，但仍須進一步優(yōu)化。

3.4"多任務(wù)學習

當前的目標檢測算法大部分只考慮到一種需求，如檢測或分割。隨著視覺任務(wù)的融合，算法可能會朝著多任務(wù)學習的方向發(fā)展，支持同時進行目標檢測、分割、姿態(tài)估計等任務(wù)。

4"結(jié)語

目標檢測技術(shù)是視覺任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)，經(jīng)歷從傳統(tǒng)的手工特征方法到深度學習方法的演變。傳統(tǒng)方法在特征表達能力和檢測速度方面存在局限，深度學習技術(shù)，從一開始的R-CNN"系列到后面的YOLO"系列與DETR系列，其檢測的速度和精度均得到了顯著提升。未來，隨著技術(shù)的發(fā)展和需求的改變，目標檢測算法將不斷更新迭代，通過持續(xù)的研究和創(chuàng)新，其有望在更多實際應(yīng)用中發(fā)揮更大的作用，為智能視覺系統(tǒng)的建設(shè)提供有力支持。

參考文獻

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