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目标检测的未来是什么#xff1f; - 知乎 (zhihu.com)https://www.zhihu.com/question/394900756/answer/32489649815大应用场景 1 行人检测#xff1a;
遮挡问题#xff1a;行人之间的互动和遮挡是非常常见的#xff0c;这给行人检测带来了挑战。非刚性…参考
目标检测的未来是什么 - 知乎 (zhihu.com)https://www.zhihu.com/question/394900756/answer/32489649815大应用场景 1 行人检测
遮挡问题行人之间的互动和遮挡是非常常见的这给行人检测带来了挑战。非刚性目标行人是非刚性目标其运动非常灵活。在复杂交通环境下行人的行为具有很大的随机性和任意性。多姿势变化问题行人可能有多种行走姿态而且可能会与背景混合难以分离。检测场景的复杂性例如光照度的变化、时变性和大量存在的类似行人部分轮廓的物体等因素的干扰。行人检测的准确性和实时性如何准确地检测和跟踪行人是行人检测技术需要解决的关键问题。
2 人脸检测
人脸姿态和饰物问题由于非配合型监控人脸会出现侧脸、低头、抬头等各种姿态以及佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。光照问题由于环境光源的影响可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象。人脸相似性问题不同个体之间特别是同一民族的区别不大所有人脸的结构都相似甚至人脸的结构外形都很相似。人脸易变性人可以通过脸部的变化产生很多表情而在不同观察角度人脸的视觉图像也相差很大。人脸表情复杂人脸具有多样的变化能力人的脸上分布着五十多块面部肌肉这些肌肉的运动导致不同面部表情的出现会造成人脸特征的显著改变。人脸随年龄而改变随着年龄的增长皱纹的出现和面部肌肉的松弛使得人脸的结构和纹理都将发生改变。人脸有易变化的附加物例如改变发型蓄留胡须或者佩戴帽子和眼镜等饰物。人脸特征遮掩人脸全部、部分遮掩将会造成错误识别。人脸图像畸变由于光照、视角、摄取角度不同可能会造成图像的灰度畸变、角度旋转等降低了图像质量增大了识别难度。
3 文本检测
文本具有多样性自然场景中的文本检测难点主要在于文本的多样性包括文字颜色、大小、字体、形状、方向、语言、以及文本长度的影响。文本形状复杂多样文本的形状也是一大难点因为文本可以以各种不同的形式出现在图像或视频中包括单个字符的位置或者整个文本行的位置。缺乏通用方法当前所说的文本检测一般是自然场景文本检测其难点在于缺乏一个通用的方法来解决所有问题。背景复杂在图像或视频中文本可能会出现在各种不同的背景中这增加了检测的难度。光照条件不定光照的变化也会对文本检测造成很大的影响。文本大小不一文本的大小也是一大难点因为文本的大小会因图像或视频的分辨率不同而变化。字符粘连和断字在某些情况下文本中的字符可能会相互粘连或者字符可能会断开这会增加检测的难度。字体和字库大小有限不同的字体和字库大小也会影响文本检测的结果。文本倾斜文本可能会以不同的角度倾斜出现在图像或视频中这也会增加检测的难度。遮挡和背景扰动文本可能会被其他物体遮挡或者背景中存在扰动因素这也会影响文本检测的结果。
4 交通信号检测
复杂的背景环境在实际的城市自动驾驶场景中采集的交通信号灯图像具有复杂的背景如四面八方的信号灯以及其他各类发光源。 遮挡问题例如前面行驶的大货车或是交通指示牌等都可能导致交通信号灯被遮挡。多态性的问题交通信号灯不仅有颜色、形状和位置的变化一些交通灯还包括箭头来指示方向和标记比如人或自行车。成像条件的影响包括天气、低分辨率、模糊等因素的影响这些因素都可能降低交通信号灯检测的准确性。特征提取和分类问题对交通信号灯进行识别通常来说分为两个过程第一步是对图像的候选区域进行特征提取第二步就是根据特征对识别的特征进行分类。
5 遥感目标检测
数据规模问题由于遥感图像的数据规模相对较小这可能会对模型的训练产生影响。目标尺寸问题遥感图像中包含了大量小尺寸的目标这些小目标在经过神经网络的多层处理后细节信息可能会丢失过多导致检测准确率下降。旋转目标的检测问题这是遥感图像目标检测中的一个重要难题因为一般的检测算法往往假设目标在图像中是固定方向和姿态的而旋转目标的出现会大大增加检测的难度。大中小目标分布不均遥感场景下进行旋转目标检测时大、中、小目标的分布通常是不均匀的这种分布的不均衡性也增加了检测的难度。计算资源限制相比于自然图像数据集航拍图像一般分辨率较高受计算资源限制一些在自然图像中有效的检测小目标的方法如FPN直接应用到航拍图像就无能为力了。遥感图像分辨率巨大遥感图像分辨率巨大因此如何快速准确地检测出遥感目标仍然是一个挑战性的问题。目标遮挡问题超过50%的目标被云雾所遮挡因此目标遮挡问题也是遥感图像目标检测所面临的一个挑战。域适应问题由不同传感器所捕获的遥感图像仍然存在很大差异。 7大发展趋势 1 轻量型目标检测
轻量型目标检测的难点主要集中在以下几个方面
小模型性能问题由于模型容量和能力的限制小模型往往难以达到较好的性能。虽然大型模型的性能较好但速度较慢不符合实时需求。 精确度与模型压缩之间的差距在模型压缩过程中可能会出现精确度下降的问题。物体检测比分类要困难得多例如标签的计算更加昂贵类别不均衡多任务同时需要分类和回归等。数据不平衡问题在轻量级目标检测中正负样本比例失衡是一个常见问题这会导致模型过于关注多数类而忽视少数类从而影响检测的准确性。计算资源限制轻量型目标检测需要在有限的计算资源上进行如何在保证准确性的同时提高检测速度是一个重要的挑战。 模型加速与优化如何设计并优化轻量化网络结构以提高模型的速度和准确度是一个重要的研究方向。
2 与AutoML结合的目标检测 3 领域自适应的目标检测 4 弱监督目标检测 5 小目标检测
可利用特征较少小目标相比于大/中目标分辨率低信息较少难以提取到具有鉴别力的特征。定位精度要求高小目标在图像中位置过小且极易受到环境干扰网络预测时偏移一个像素则对小目标的影响是巨大的。现有数据集中小目标占比少现有数据集较少关注小目标这一特别类型。同时小目标不易标注人力成本巨大而且对误差更为敏感。样本不均衡训练时通过设定阈值来判断锚框是否属于正样本这样会导致不同尺寸目标的样本不均衡问题。因此当人工设定的锚框与真实边框相差较大时会导致模型忽略小目标的检测。小目标聚集小目标更容易出现聚集的现象这时网络模型的预测边框可能会因非极大值抑制过滤掉大量正确边框导致漏掉小目标或是边框距离过近导致模型难以收敛。
6 视频检测
图像模糊在拍摄视频的过程中由于物体或相机的移动会造成视频中的某些帧的画面发生模糊造成无法分辨目标的情况。目标遮挡如果目标物体被其他物体遮挡会使目标检测更加困难。在这种情况下需要算法能够识别并分割出被遮挡的目标。区分相似目标在图像中可能存在与目标物体外形相似的非目标物体如何区分它们是一个难题。保持视频中目标的时空一致性由于视频比静态图像多了一个时间维度上的信息所以大多数视频目标检测算法利用该信息来增强检测性能最常见的思路就是使用其他帧的特征来增强关键帧的预测效果。夜间诊断效果不佳由于夜间为黑白画面呈现加上夜间灯光的影响视频诊断系统很难对画面问题做出准确判断。 上下文信息利用由于视频相较于单张图片多了一个时间维度上的信息因此如何有效地利用这些时间上下文信息来提高检测性能是视频检测面临的一个重要问题。 运动变化处理视频中的目标检测需要在静态图像目标检测的基础上对目标因运动产生的各种变化进行处理。 7 信息融合目标检测
