作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的重要研究热点。近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测已经从传统机器学习算法向卷积神经网络（CNNs）迁移，成为深度学习技术的一支重要支柱。然而，仍存在许多在实际应用中不常遇到的问题，例如算法效率低、效果不佳、泛化能力差等。本文将围绕目标检测中的常见问题进行探讨，并提出一种有效的方法——“实施目标检测策略”。通过实施检测策略，可以显著提高目标检测任务的准确率、召回率和效率。本文首先阐述了什么是目标检测问题、目标检测方法以及它的优缺点，然后介绍了实施目标检测策略的方法。最后，基于COCO数据集，对实施目标检测策略进行了分析与总结，提供了一些建议。
2.目标检测问题
2.1.什么是目标检测？
目标检测（Object Detection）是指计算机视觉领域一个重要的研究方向。它是一个任务，其目的就是从图像或视频中识别出物体及其位置。通常情况下，目标检测是一个分类问题，即给定一张图片或者一段视频，需要确定其中是否存在指定的目标对象，并且对每个目标对象提供其位置信息。目标检测有三种主要的形式：
- 一阶段目标检测（One-Stage Detector）：其流程为输入图像 -> 检测器 -> 框选 boxes -> 分割 segmentation，即先利用一个预训练好的模型对输入图像进行特征提取，再根据检测器（如滑窗、卷积网络）输出得到候选框，最后将候选框内的区域进行分割。该方法计算量小