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计算机视觉是当前人工智能最热门的领域之一，在其快速发展中，物体检测发展发挥了关键作用。本文旨在详解物体检测基本概念、衍生技术及其社会化应用，揭开计算机视觉的神秘面纱，深刻理解人工智能的独特魅力。

什么是物体检测?

简单来说，在图像中锁定目标便是物体检测。

物体检测是一种图像分类技术，该技术不仅能对图像内物体进行分类，也可以从自然图像中的大量类别中识别出目标实例的位置，即目标定位。

物体检测通过对目标周围绘制边界框，帮助机器在给定场景中识别分类。

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物体检测与图像识别：同为计算机视觉技术的典型，物体检测与图像识别都在围绕图像中的目标识别展开。

值得注意的是，图像识别通过分类器提取重要特征，排除多余信息来完成图像分类，该技术无法完成目标定位。

图像识别技术的过程包括以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

物体检测与图像分割：如果按难易度排名——图像识别物体检测图像分割。

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图像分割是从像素级别理解图像，完成目标识别。与物体检测不同，图像分割并没有单独分类功能，但会沿着目标轮廓精准标注出来，这一点物体检测的矩形框无法达成。

物体检测局限性

目标种类与数量的局限性。以道路图像为例，目标检测需要对道路上的行人、车辆(机动车与非机动车)、红绿灯、绿化带、路标等各种物体进行识别。而检测种类过多，会增加机器识别复杂度。

目标尺度的问题。同一张图像会出现目标非常大与非常小的现象，遇到非常小的目标如密集的极小人脸识别时，会存在漏检或误检现象，降低检测准确度。

外在环境的影响。计算机视觉易受外界环境影响，如光照变化、遮挡物、图片清晰度以及动态物体都会加大目标检测的难度。

物体检测工作原理

现阶段物体检测算法主要分为两大类：One-Stage与Two-Stage。

原理简述：One-Stage利用卷积神经网络提取特征，预测目标的分类与定位。Two-Stage需先生成候选区域(RegionProposal)，再通过卷积神经网络预测目标的分类与定位。

特点分析：One-Stage速度快于Two-Stage，精度较低，小物体的检测效果不好。Two-Stage精度高，但速度慢，训练时间长且误报相对高。

主要算法：One-Stage主要应用YOLO系列(v1-v5)，SSD系列(R-SSD、DSSD、FSSD等)，Retina-Net，DetectNet，SqueezeDet。

Two-Stage主要应用R-CNN系列(Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN)，SPPNet，R-FCN等。

物体检测社会化应用

物体检测能够搜索特定目标种类，目前该技术已被应用至社会方方面面，常见场景如下：

人脸识别：基于面部特征进行身份识别的生物技术，人脸识别可对情绪或表情进行分类，并将生成的矩形框提供给图像检索系统，以识别群体中的特定人。

自动驾驶：自动驾驶汽车使用物体检测识别道路上的行人、其他汽车与障碍物，以便安全出行。配备激光雷达的自动驾驶汽车也会使用3D对象检测。

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医疗手术：在手术过程中从窥镜内获取的视频数据非常嘈杂，物体检测可帮助医生发现难以看到的部位，如需要外科医生立即

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