“目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中最令人興奮和具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題之一，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為解決該問(wèn)題的強(qiáng)大工具?！?/p>

—Dr. Liang-Chieh Chen

目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基礎(chǔ)任務(wù)，它涉及在圖像中識(shí)別和定位目標(biāo)。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)革新了目標(biāo)檢測(cè)，使得在圖像和視頻中更準(zhǔn)確和高效地檢測(cè)目標(biāo)成為可能。在2023年，有幾個(gè)深度學(xué)習(xí)模型正在在目標(biāo)檢測(cè)方面取得顯著進(jìn)展。以下是2023年十大目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)模型：

1. YOLOv7

YOLOv7或You Only Look Once version-7，是一種最先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)模型。YOLOv7基于原始的YOLO架構(gòu)，但使用更高效的主干網(wǎng)絡(luò)和一組新的檢測(cè)頭。YOLOv7可以高精度實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)，并可以在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。該模型非常高效，可以在低端設(shè)備上運(yùn)行。

優(yōu)點(diǎn)：

目標(biāo)檢測(cè)速度快且高效

在大型數(shù)據(jù)集上具有高精度

可在低端設(shè)備上運(yùn)行

缺點(diǎn)：

對(duì)于小目標(biāo)檢測(cè)可能有困難

需要大型數(shù)據(jù)集以獲得最佳性能

備注：截止至本文發(fā)表前，由ultralytics 改進(jìn)的YOLOv8已經(jīng)發(fā)布，但仍在快速“優(yōu)化”中，詳情可以查看：https://github.com/ultralytics/ultralytics

2. EfficientDet

EfficientDet是一種用于目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型，它使用了一種高效的骨干網(wǎng)絡(luò)和一組新的 HEAD。EfficientDet旨在實(shí)現(xiàn)高效且準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)，并能夠?qū)崟r(shí)高精度地檢測(cè)目標(biāo)。該模型在幾個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上取得了最先進(jìn)的結(jié)果，并可在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。

優(yōu)點(diǎn)：

在幾個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的性能

高效且準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)

可以在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練

缺點(diǎn)：

需要大量的計(jì)算資源

在較小的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練可能具有挑戰(zhàn)性

3. RetinaNet

RetinaNet是一種用于目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型，它使用了特征金字塔網(wǎng)絡(luò)和一種新的焦點(diǎn)損失函數(shù)。RetinaNet旨在解決目標(biāo)檢測(cè)中前景和背景示例不平衡的問(wèn)題，從而提高準(zhǔn)確性。該模型高效且可以在低端設(shè)備上運(yùn)行，因此成為實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)的熱門(mén)選擇。

優(yōu)點(diǎn)：

提高了目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性

高效且可以在低端設(shè)備上運(yùn)行

易于訓(xùn)練和使用

缺點(diǎn)：

可能會(huì)在小目標(biāo)檢測(cè)上出現(xiàn)困難

需要大量數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)最佳性能

4. Faster R-CNN

Faster R-CNN是一種深度學(xué)習(xí)模型，用于目標(biāo)檢測(cè)，它使用區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)生成候選目標(biāo)位置。然后，該模型使用第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)對(duì) proposal 的區(qū)域進(jìn)行分類(lèi)和位置細(xì)化。Faster R-CNN以其高準(zhǔn)確性而聞名，經(jīng)常用于圖像和視頻中的目標(biāo)檢測(cè)。

優(yōu)點(diǎn)：

目標(biāo)檢測(cè)具有高準(zhǔn)確性

在圖像和視頻中進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)很有效

易于訓(xùn)練和使用

缺點(diǎn)：

在計(jì)算方面可能會(huì)很昂貴

在實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)時(shí)可能會(huì)很慢

5. Mask R-CNN

Mask R-CNN是一種深度學(xué)習(xí)模型，用于目標(biāo)檢測(cè)，擴(kuò)展了Faster R-CNN以預(yù)測(cè)目標(biāo) MASK。該模型使用第三個(gè)網(wǎng)絡(luò)為每個(gè)檢測(cè)到的對(duì)象生成像素級(jí) MASK。Mask R-CNN以其在目標(biāo)檢測(cè)和實(shí)例分割中的高準(zhǔn)確性而聞名。

優(yōu)點(diǎn)：

在目標(biāo)檢測(cè)和實(shí)例分割中具有高準(zhǔn)確性

可以為每個(gè)檢測(cè)到的目標(biāo)生成像素級(jí) MASK

易于訓(xùn)練和使用

缺點(diǎn)：

在計(jì)算方面可能會(huì)很昂貴

在實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)時(shí)可能會(huì)很慢

6. CenterNet

CenterNet是一種深度學(xué)習(xí)模型，用于目標(biāo)檢測(cè)，它使用熱圖預(yù)測(cè)每個(gè)對(duì)象的中心。然后，該模型使用第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)目標(biāo)的大小和方向。CenterNet以其在目標(biāo)檢測(cè)方面的高準(zhǔn)確性和高效性而聞名，并在幾個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的結(jié)果。

優(yōu)點(diǎn)：

在幾個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的結(jié)果

目標(biāo)檢測(cè)具有高準(zhǔn)確性和高效性

可以處理遮擋和小目標(biāo)

缺點(diǎn)：

在計(jì)算方面可能會(huì)很昂貴

可能無(wú)法很好地處理高度重疊的目標(biāo)

7. DETR

DETR，即Detection Transformer，是一種深度學(xué)習(xí)模型，用于目標(biāo)檢測(cè)，采用了基于Transformer的架構(gòu)。該模型使用一種集合預(yù)測(cè)方法，同時(shí)預(yù)測(cè)每個(gè)目標(biāo)的類(lèi)別和位置。DETR以其高精度和簡(jiǎn)單性而著稱(chēng)，因?yàn)樗恍枰^點(diǎn)框或非最大抑制。

優(yōu)點(diǎn)：

目標(biāo)檢測(cè)的高精度和簡(jiǎn)單性

可以處理高度重疊的目標(biāo)

不需要錨點(diǎn)框或非最大抑制

缺點(diǎn)：

可能需要大量的計(jì)算資源

需要大量的數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)最佳性能

8. Cascade R-CNN

Cascade R-CNN是一種用于目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型，使用級(jí)聯(lián)的R-CNN網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。該模型逐步減少級(jí)聯(lián)的每個(gè)階段中的誤檢和漏檢。Cascade R-CNN以其高精度而聞名，并在多個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上取得了最先進(jìn)的結(jié)果。

優(yōu)點(diǎn)：

在多個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上取得了最先進(jìn)的結(jié)果

目標(biāo)檢測(cè)的高精度

可以處理小的和遮擋的目標(biāo)

缺點(diǎn)：

可能需要大量的計(jì)算資源

需要大量的數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)最佳性能

9. SSD

SSD，即Single Shot MultiBox Detector，是一種用于目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型，使用單個(gè)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)的位置和類(lèi)別。該模型使用特征金字塔網(wǎng)絡(luò)在不同尺度上檢測(cè)目標(biāo)，并在目標(biāo)檢測(cè)方面取得了高精度。SSD還以其高效性而聞名，并可以在低端設(shè)備上實(shí)時(shí)運(yùn)行。

優(yōu)點(diǎn)：

目標(biāo)檢測(cè)的高精度和高效性

低端設(shè)備上實(shí)時(shí)的目標(biāo)檢測(cè)

易于訓(xùn)練和使用

缺點(diǎn)：

可能無(wú)法很好地檢測(cè)小目標(biāo)

可能需要大量的數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)最佳性能

10. FCOS

FCOS，即Fully Convolutional One-Stage Object Detection，是一種用于目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型，使用全卷積的架構(gòu)來(lái)預(yù)測(cè)每個(gè)目標(biāo)的類(lèi)別和位置。該模型具有高效和高精度的特點(diǎn)，并在多個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上取得了最先進(jìn)的結(jié)果。FCOS還以其簡(jiǎn)單性而聞名，因?yàn)樗恍枰^點(diǎn)框或非最大抑制。

優(yōu)點(diǎn)：

在多個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上取得了最先進(jìn)的結(jié)果

目標(biāo)檢測(cè)的高精度和高效性

不需要錨點(diǎn)框或非最大抑制

缺點(diǎn)：

可能需要大量的計(jì)算資源

需要大量的數(shù)據(jù)才能實(shí)現(xiàn)最佳