高精尖的物體檢測演示效果
物體檢測演算法的演變分為兩個階段：乙個就是基於傳統特徵的解決方法，另外乙個就是深度學習演算法。在2023年之前主流檢測演算法是傳統的特徵優化檢測方法。但是，在2023年之後，整個學術界和工業界都逐漸利用深度學習來做檢測。
基於深度學習的早期的物體檢測，大都使用滑動視窗的方式進行視窗提取，這種方式本質是窮舉法 r-cnn [4] 。後來提出selective search [2]
等區域視窗提取演算法，對於給定的影象，不需要再使用乙個滑動視窗進行影象掃瞄，而是採用某種方式「提取」出一些候選視窗，在獲得對待檢測目標可接受的召回率的前提下，候選視窗的數量可以控制在幾千個或者幾百個。
後來，又出現了spp [5] ，其主要思想是去掉了原始影象上的crop/warp等操作，換成了在卷積特徵上的空間金字塔池化層。那麼為什麼要引入spp層呢？其實主要原因是cnn的全連線層要求輸入是大小一致的，而實際中的輸入往往大小不一，如果直接縮放到同一尺寸，很可能有的物體會充滿整個，而有的物體可能只能佔到的一角。spp對整圖提取固定維度的特徵，首先把均分成4份，每份提取相同維度的特徵，再把均分為16份，以此類推。可以看出，無論大小如何，提取出來的維度資料都是一致的，這樣就可以統一送至全連線層。
實際上，儘管r-cnn 和spp在檢測方面有了較大的進步，但是其帶來的重複計算問題讓人頭疼，而 fast r-cnn [6] 的出現正是為了解決這些問題。 fast r-cnn使用乙個簡化的spp層 —— roi（region of interesting） pooling層，其操作與spp類似，同時它的訓練和測試是不再分多步，不再需要額外的硬碟來儲存中間層的特徵，梯度也能夠通過roi pooling層直接傳播。fast r-cnn還使用svd分解全連線層的引數矩陣，壓縮為兩個規模小很多的全連線層。
fast r-cnn使用selective search來進行區域提取，速度依然不夠快。faster r-cnn則直接利用rpn （region proposal networks）網路來計算候選框。rpn以一張任意大小的為輸入，輸出一批矩形區域，每個區域對應乙個目標分數和位置資訊。從 r-cnn 到 faster r-cnn [7] ，這是乙個化零為整的過程，其之所以能夠成功，一方面得益於cnn強大的非線性建模能力，能夠學習出契合各種不同子任務的特徵，另一方面也是因為人們認識和思考檢測問題的角度在不斷發生改變，打破舊有滑動視窗的框架，將檢測看成乙個回歸問題，不同任務之間的耦合。
除了r-cnn、fast r-cnn 和 faster r-cnn等兩階段檢測演算法外，還有yolo [8-9] 、ssd [10] 等一階段檢測演算法——將物體檢測看作乙個回歸問題。
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