什么是目标检测，如何实现目标检测？代码举例讲解

发表于 作者 IT之美

目标检测是一种机器学习技术,其目的是在图像中检测和定位目标对象,以及预测每个目标的类别。它属于计算机视觉的一个重要方向,在很多领域有着广泛的应用,如人脸检测、车辆检测等。

目标检测的主要步骤是:

  1. 数据获取:获取图像数据集及其标注信息(包括目标框和类别)。常用的数据集有Pascal VOC、MS COCO等。
  2. 数据预处理:包括图像裁剪、缩放、标准化等。
  3. 特征提取:使用CNN提取图像特征。常用的网络有ResNet、MobileNet、SSD等。
  4. 选择检测模型:常用的模型有两类算法:
    • 基于Proposal的方法:先生成候选框Proposal,再进行修正和分类。如R-CNN系列。
    • 单阶段方法:同时完成检测和分类。如YOLO、SSD等。
  5. 模型训练:使用训练集训练选择的检测模型。
  6. 模型评估:使用测试集评估模型性能,计算mAP(平均精确度)等指标。
  7. 预测新图像:对新图像进行同样的预处理和特征提取后,使用训练好的模型进行目标检测。

代码示例:

python
# 数据预处理
from keras.applications.vgg16 import VGG16
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
        train_dir,    
        target_size=(224, 224),   
        batch_size=2) 

# 检测模型   
from keras.models import Model
from keras.layers import Conv2D, MaxPool2D, Dense, Input, Lambda, BatchNormalization

input_tensor = Input((224, 224, 3))
base_model = VGG16(include_top=False, input_tensor=input_tensor)
conv4_3_layer = base_model.get_layer('block4_conv3').output
conv5_3_layer = base_model.get_layer('block5_conv3').output

conv4_3 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu')(conv4_3_layer)
conv4_3 = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(conv4_3)
conv4_3 = BatchNormalization()(conv4_3)

conv5_3 = Conv2D(256, (3, 3), activation='relu')(conv5_3_layer)
conv5_3 = MaxPool2D(pool_size=(2, 2))(conv5_3) 
conv5_3 = BatchNormalization()(conv5_3)

model = Model(inputs=input_tensor, outputs=[conv4_3, conv5_3])
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=20, epochs=10)