文献综述
目标检测是为了从图像或视频中识别和定位出我们需要的目标物体，是后续图像理解和应用的基础任务。检测器性能的好坏将直接影响后续的目标跟踪、动作识别以及行为理解等中高层任务的性能。传统的目标检测算法的发展早在2010年就停滞不前，直到2013年将卷积网络引入到目标检测中，才突破了传统检测瓶颈，掀起了深度学习目标检测的热潮。从此以后，基于深度学习的目标检测快速发展。
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN等），它们是two-stage的，需要先算法产生目标候选框，也就是目标位置，然后再对候选框做分类与回归。而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。
一．计算机视觉领域的三大任务
如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉（Machine Vision）的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。那么，如何理解一张图片呢？根据任务的需要，有三个主要的层次：
（1）分类（Classification）
即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(category)或实例ID来描述图片。这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务。其中，ImageNet是最权威的评测集，每年的ILSVRC催生了大量的优秀深度网络结构，为其他任务提供了基础。在应用领域，人脸、场景的识别等都可以归为分类任务。
（2）检测（Detection）
分类任务关心整体，给出的是整张图片的内容描述，而检测则关注特定的物体目标，要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息（classification localization）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置（常用矩形检测框的坐标表示）。
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