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目标检测技术综述
资料介绍
一、目标检测的定义与核心任务
目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一，核心目标是在图像或视频中定位出感兴趣的目标对象，并确定每个目标的类别。与图像分类任务仅判断图像中存在什么物体不同，目标检测同时完成定位与分类两个任务：定位输出目标的边界框坐标，分类输出目标所属的语义类别，因此目标检测也被认为是图像理解的基础任务，为图像分割、目标跟踪、行为识别等更高阶的视觉任务提供支撑。
在实际应用场景中，目标检测需要解决多种挑战：目标尺寸变化大，小目标（如远距离行人）和大目标（如近景车辆）同时存在；目标遮挡、背景混杂，光线、角度变化会导致目标外观出现较大形变；不同类别的目标外观相似，同一类别目标又存在类内差异，这些都对检测算法的精度和效率提出了极高要求。
二、目标检测的发展历程
目标检测技术的发展大致可以分为两个阶段：传统目标检测阶段（2014年之前）和基于深度学习的目标检测阶段（2014年之后）。
2.1 传统目标检测阶段
传统目标检测算法主要依靠手工设计特征结合分类器完成检测，典型流程分为三步：首先通过滑动窗口在图像不同尺度、不同位置生成候选框；然后对每个候选框提取手工设计的特征，常见特征包括SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）、Haar特征等；最后使用支持向量机（SVM）、AdaBoost等分类器对候选框的类别进行判断。
传统算法存在两个核心缺陷：一是滑动窗口生成候选框的策略时间复杂度高，存在大量冗余窗口，检测效率极低；二是手工设计的特征对目标外观的鲁棒性差，面对复杂场景、目标形变时检测精度很低，因此仅能应用于人脸检测、行人检测等特定的简单场景，无法适配通用目标检测需求。
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