目标检测（Object Detection）
目标检测任务说明
在动手学习深度学习中对目标检测任务有如下的描述。
图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。 然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recognition）
在给定的一张目标检测的图片中，我们可以看到几个重要的元素，彩色的框，类别标签，及其它的预测值。从而引出了目标检测中几个重要的概念信息的说明
- 类别标签( Category label)：在图中指的是car person dog horse等几个类别的说明。
- 置信度得分 （Confidence score）：在图中指的是对于每个类别标签的预测分数。
- 边界框（Bounding box）：是指对于每个类别的物体所框选的位置。
通过边界框给出了物体的相关位置信息
我们通常使用边界框（bounding box）来描述对象的空间位置。 边界框是矩形的，由矩形左上角的以及右下角的x和y坐标决定。 另一种常用的边界框表示方法是边界框中心的轴坐标(x,y)以及框的宽度和高度。
一个边缘框可以通过4个数字定义
- (左上x, 左上y，右下x,右下y）
- (左上x, 左上y，宽，高）
(60,65,378,579):在图中对应向右为x轴正方向，向下为y轴正方向
下面的四个图依次介绍了计算机视觉中常见的四个任务，依次包括了
- Classification
- Classification+ Localization
- Object Detection
- instance segmetation（实例分割）
定位和检测：
- 定位是找到检测图像中带有一个给定标签的单个目标
- 检测是找到图像中带有给定标签的所有目标
目标检测常用数据集
PASCAL VOC数据集
PASCALVOC挑战赛在2005年至2012年间展开。
PASCAL VOC 2007:9963张图像， 24640个标注； PASCAL VOC 2012:11530 张图像,27450个标注。
该数据集有20个分类：
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Person： person
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Animal: bird, cat, cow, dog,horse, sheep
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Vehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, train
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Indoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitor
官网地址：http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/
MS COCO数据集
MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于是微软于2014年出资标注的MicrosoftCOcO数据集，与lmageNet 竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。
在lmageNet竞赛停办后，COcO竞赛就成为是当前目标识别、检测等领域的一个最权威、最重要的标杆，也是目前该领域在国际上唯一能汇集Google、微软 Facebook以及国内外众多顶尖院校和优秀创新企业共同参与的大赛。
COCO （ Common Objects in Context） 数据集包含20万个图像: 11.5万多张训练集图像,5千张验证集图像，2万多张测试集图像,80个类别中有超过50方个自标标注。平均每个图像的目标数为7.2
官网地址：https://cocodataset.org/#home
目标检测的性能指标
检测精度
- Precision,Recall,F1score
- loU (Intersection over Union)
- P-R curve (Precison-Recall curve)
- AP（AveragePrecision）
- mAp(mean Average Precision)
检测速度
- 前传耗时
- 每秒帧数FPS（FramesPerSecond)
- 浮点运算量（FLOPS）
