两级物体探测器

两级探测器的工作原理

两阶段检测器的运行涉及一个顺序过程，利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）。

1. 第 1 阶段：区域建议：第一阶段通常使用区域建议网络 (RPN)，这一概念由Faster R-CNN 模型推广。RPN 扫描图像特征（由ResNet 等骨干 CNN 提取），并提出一组可能包含物体的候选区域。这些建议本质上是围绕潜在物体的粗边界框。
2. 第二阶段：分类和细化：提出的区域（RoIs）将进入第二阶段。对于每个 RoI，都会提取特征（通常使用 RoIPool 或 RoIAlign 等技术），然后由神经网络 (NN)执行两项任务：对 RoI 中的对象进行分类（例如 "汽车"、"人"、"背景"），并完善边界框的坐标，以便更准确地匹配对象。著名的例子包括 R-CNN 系列（什么是 R-CNN？

优缺点

两级探测器具有明显的优势，但也有其局限性：

优势

• 高精确度：将建议生成和分类/提炼分离开来，可以进行更集中的处理，通常会带来更高的准确性，尤其是以平均精度（mAP）等指标来衡量。
• 更好的定位：细化阶段通常会带来更精确的边界框预测。
• 对小物体有效：在识别图像中的较小物体方面，由于第二阶段的聚焦作用，它们比单级探测器表现得更好。

缺点

• 速度较慢：与单阶段方法相比，连续的两阶段过程本身需要更多的计算时间，导致推理延迟较低。这使得它们不太适合需要实时推理的应用。
• 复杂性：架构的实施和培训一般较为复杂。
• 计算成本较高：它们通常需要更多的计算资源（如GPU）来进行训练和推理。

与单级探测器的比较

主要区别在于结构和方法。单级物体检测器，如 Ultralytics YOLO系列（例如 YOLOv8, YOLO11）和 SSD，通过网络一次性同时执行对象定位和分类。这使它们的速度大大提高。在单级检测器和双级检测器之间做出选择，往往需要权衡：优先考虑速度（单级）还是最大精度（双级）。虽然单级检测器已经大大缩小了精度上的差距，但在要求最高精度的场景中，两级检测器往往仍能保持优势。

实际应用

两级检测器的高精度使其在精度要求极高的应用中非常有价值：

• 医学图像分析：检测 CT 或 MRI 扫描中的细微异常，如小肿瘤或病变，高精度对诊断至关重要。在医疗保健领域的人工智能中，掩膜R-CNN 等模型已被用于此类任务（见示例：医疗成像中的掩膜 R-CNN）。
• 自动驾驶：即使在杂乱或具有挑战性的环境中，也能使自动驾驶汽车 中的详细感知系统准确检测到行人、车辆和交通标志等各种物体并对其进行分类，从而提高汽车人工智能的整体安全性。
• 高分辨率卫星图像：分析详细的卫星图像以精确识别物体，例如在卫星图像分析中跟踪特定类型的车辆或基础设施的变化。
• 制造过程中的质量控制： 人工智能在制造业中的应用：检查产品中需要高定位精度的小缺陷。Meta AI 的 Detectron2等框架提供了流行的两阶段模型的实现方法。