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目标检测中单阶段检测模型与双阶段检测模型详细对比与说明

news 来源：原创 2025/9/18 18:50:13

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《------正文------》

什么是双阶段检测器
- 步骤1：生成区域建议
- 步骤2：对建议区域进行细化和分类
- 优势
- 缺点
- 两级检测器的示例
- **R-CNN（基于区域的卷积神经网络）**
- **Fast R-CNN**
单阶段检测器
- 步骤1：输入图像
- 步骤2：将图像划分为网格
- 步骤3：使用主干CNN提取特征
- 步骤4：预测边界框和类概率
- 步骤5：使用锚框（可选）
- 步骤6：过滤低置信度预测
- 步骤7：非最大抑制（NMS）
- 第8步：最终输出
- 单级探测器优点
- 单级探测器缺点
目标检测的最新进展和混合方法
- 1.混合方法
- 2.特征金字塔网络FPN
- 3.注意力机制
- 4.数据增强

什么是双阶段检测器

两阶段检测器，如Faster-R-CNN（基于区域的卷积神经网络），已经成为目标检测中的突出解决方案。这些检测器包括两个关键阶段：区域建议和对象分类。在区域建议阶段，识别使用**选择性搜索或区域建议网络（RPN）**等算法生成的潜在对象区域。随后，对象分类阶段采用这些区域建议来分类和细化边界框预测。

步骤1：生成区域建议

检测器的第一阶段识别图像中可能包含对象的区域。此过程不是对对象进行分类，而是查找对象可能存在的区域（称为区域建议）。

它是如何工作的：一个轻量级的算法（如Region Proposals，RPN）扫描图像，并建议一些可能存在对象的潜在边界框。

例如：如果你有一个汽车、行人和狗的图像，第一阶段可能会在看起来像对象的区域周围输出边界框，但还没有说明它们是什么。

步骤2：对建议区域进行细化和分类

在第二阶段，检测器关注步骤1中的区域建议。对每个区域进行细化与分类：

细化：调整边界框以更好地适应对象。
分类：识别盒子内的对象（例如，“汽车”、“狗”、“行人”）。

工作原理：CNN处理每个区域建议以预测确切的对象类，并调整边界框以与对象紧密对齐。

示例：
对于步骤1中的边界框，第二阶段会：

优化汽车的盒子，使其紧紧地围绕在汽车周围。
把里面的物体归类为“汽车”。

优势

更高的准确性：两阶段检测器更准确，因为它们通过两个步骤来细化检测-首先生成区域建议，然后对其进行分类和细化。这使得他们更好地处理遮挡和复杂的场景。
更好的定位：它们在第二阶段通过细化边界框来精确定位物体，使其成为自动驾驶等任务的理想选择。
对噪声更鲁棒：第一阶段过滤掉嘈杂的建议，使两阶段检测器即使在嘈杂的图像中也能表现良好，比如监控视频。

缺点

**更慢：**两级检测器通常比一级检测器更慢，因为它们有两个阶段来处理每张图像。这使得两级检测器不太适合速度至关重要的应用。
**更复杂：**两级检测器也比一级检测器更复杂，因为它们有两个阶段需要训练。这使得两级检测器更难以训练和部署。

两级检测器的示例

R-CNN（基于区域的卷积神经网络）

第一阶段：使用选择性搜索算法生成区域建议（可能的对象位置）。
第二阶段：CNN处理每个区域建议，对对象进行分类并细化边界框。

Fast R-CNN

第一阶段：使用选择性搜索生成区域建议。
第二阶段：它不像R-CNN那样单独处理每个区域，而是从CNN的单个前向传递中提取所有提案的特征。这使得它更快，同时仍然细化和分类的建议。

Faster R-CNN

第一阶段：用**区域建议网络（RPN）**取代选择性搜索，直接从图像中生成区域建议，使其更有效。
第二阶段：使用另一个CNN层对区域提案进行细化和分类。

Mask R-CNN

Faster R-CNN的扩展：
第一阶段：使用RPN生成区域提案。
第二阶段：优化边界框，对对象进行分类，并添加额外的分支来预测每个对象的分割掩码。

单阶段检测器

单阶段检测器，如YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector），因其简单性和实时性能而广受欢迎。这些检测器直接预测对象边界框和类概率在一个单一的通过图像，消除了一个单独的区域建议阶段的需要。

步骤1：输入图像

模型的输入是整个图像（例如，对于YOLO为416x416像素）。
与两阶段检测器不同，在此步骤中不生成区域建议。相反，图像作为一个整体进行处理。

步骤2：将图像划分为网格

图像被划分为单元格网格。举例来说：
如果网格为13x13，则总共有169个单元格。
每个单元负责检测中心落在该单元内的对象。

步骤3：使用主干CNN提取特征

卷积神经网络（CNN） 被用作从输入图像中提取重要特征的骨干。
常见的主干架构：
YOLO：使用自定义CNN或Darknet。
SSD：使用VGG16、ResNet或MobileNet。
RetinaNet：使用ResNet和特征金字塔网络（FPN）。

工作流程：

CNN将输入图像转换为特征图：
特征图总结了图像中不同空间位置的重要特征（边缘、纹理、形状）。
空间分辨率被降低，例如，从416x416像素到13x13网格单元。

步骤4：预测边界框和类概率

每个网格单元预测：

边界框坐标：

每个网格单元预测一个或多个边界框，定义如下：
x，y：长方体中心相对于网格单元的坐标。
w，h：框的宽度和高度，标准化为图像尺寸。

2.置信度评分：

表示边界框包含对象的可能性的分数。
例如，如果置信度为0.95，则意味着模型有95%的置信度认为存在对象。

3.类别概率：

该模型预测所有可能的对象类别的概率（例如，狗、车、人）。
举例来说：
对象是狗的概率= 0.85。
物体是猫的概率= 0.10。

步骤5：使用锚框（可选）

锚框是在每个网格单元上具有不同形状和大小的预定义边界框。
该模型预测的不是任意框尺寸，而是：调整（偏移）锚框尺寸以更好地适应对象。

为什么要使用锚框？

真实世界图像中的对象大小和形状各不相同。锚框使模型更容易检测不同比例和纵横比的对象。
举例来说：
长宽比为2：1的锚盒可以更好地检测汽车。
宽高比为1：1的锚框可以更好地检测人。

步骤6：过滤低置信度预测

在对所有网格单元进行预测后，模型会过滤掉置信度得分较低的框。
举例来说：
如果置信度阈值为0.5，则丢弃得分低于0.5的框。

步骤7：非最大抑制（NMS）

多个重叠的框可以预测相同的对象。
**非最大抑制（NMS）**用于仅保留具有最高置信度分数的框并删除重叠框。
这确保了每个对象只有一个边界框。

示例：

假设两个盒子检测到同一只狗：
方框1：置信度= 0.85，IoU = 0.7。
方框2：置信度= 0.75，IoU = 0.7。
NMS保留Box 1并删除Box 2，因为它具有更高的置信度得分。

第8步：最终输出

在过滤和NMS之后，模型输出：
检测对象的边界框。
类别标签和置信度得分。

示例如下：

检测到的对象：

犬：边界框=（50，60，100，120）置信度= 0.95。
球：边界框=（200，180，50，50）置信度= 0.85。

单级探测器优点

更快：它们在一个步骤中处理图像，使其成为视频监控或自动驾驶汽车等实时应用的理想选择。
更简单：只有一个阶段进行训练，与两阶段检测器相比，它们更容易训练和部署。
对规模变化的鲁棒性：由于它们不依赖于区域建议，因此它们可以更好地处理不同大小的对象，使其能够有效地执行交通场景分析等任务。

单级探测器缺点

较低的准确性：由于一级检测器在单个步骤中处理检测而不进行细化，因此它们通常不如两级检测器准确。这使得它们不太适合需要非常高精度的任务，如医学成像。
对遮挡的鲁棒性较低：单阶段检测器难以检测部分隐藏的对象，因为它们缺乏一个细化阶段来处理遮挡等具有挑战性的场景。这可能会使它们在自动驾驶等应用中的可靠性降低，在这些应用中，物体可能会被部分阻挡。

目标检测的最新进展和混合方法

为了解决一级检测器的速度和两级检测器的准确性之间的权衡，研究人员引入了各种创新和混合方法，这些方法结合了联合收割机这两种方法的优点。以下是一些值得注意的进展：

1.混合方法

混合模型混合了一级和两级检测器的元素，以平衡速度和准确性。

示例：
Faster R-CNN：虽然主要是两阶段检测器，但它采用**区域建议网络（RPN）**作为第一阶段。RPN是一个单阶段检测器，直接从特征图中生成区域建议。然后在第二阶段对这些建议进行改进，将一级检测器的速度与两级检测器的精度相结合。

2.特征金字塔网络FPN

FPN用于提高不同大小对象的检测性能。

工作原理：
FPN从CNN的不同层创建特征图的层次结构。
较低的层捕捉适合小对象的精细细节。
更高的层为更大的对象捕获更抽象的特征。
这种多尺度特征表示允许网络有效地检测不同尺度的对象。
优点：提高检测大小差异很大的对象的准确性。

3.注意力机制

注意力机制使模型能够在检测过程中优先考虑图像的重要部分。

它是如何工作的：
该模型关注图像中最有可能包含对象的区域。
注意力有助于抑制不相关的背景信息，提高检测精度，特别是对于遮挡或混乱的场景。
例如：转换器或注意力模块集成到目标检测架构中，如DETR（检测Transformer）。

4.数据增强

数据增强技术人为地扩展了训练数据集，使模型更加健壮。
例如：

翻转：水平或垂直镜像图像。
裁剪：提取图像的子区域。
缩放：更改图像及其对象的大小。
色彩调整：改变亮度、对比度或饱和度。
优点：使模型对光照、对象方向和比例的变化更加鲁棒，最终提高准确性和泛化能力。

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