计算机视觉的科学最近在目标识别方面发生了巨大的变化，这通常被认为是一个困难的研究领域。由于两个过程同时进行的复杂性，目标定位和分类是计算机视觉中一个困难的研究领域。深度学习和图像处理中最重要的进展之一是目标检测，它可以定位和标记给定图像中的对象。目标检测模型是适应性的，因为它可以被教会识别和查找多个对象。创建物体定位的过程通常使用边界框。
对目标检测的兴趣在深度学习技术和尖端图像处理工具出现之前就非常强烈。目标检测模型通常被教会寻找非常特定的事物。图像、电影或实时处理可以从构建好的模型中受益。目标检测使用对象的特征来确定它正在寻找的对象。目标检测模型可以通过寻找四个直角、形成边长相等的正方形来寻找正方形。如果目标检测模型试图定位某个球形物体，它会寻找构成该形状的中心点。人脸识别和物体追踪是这些识别方法的应用例子。
目标检测的一些常见用途包括自动驾驶汽车、物体跟踪、人脸检测和识别、机器人技术和车牌识别。
首先，让我们来看一下目前最好的目标检测算法。
1. 方向梯度直方图（HOG）
在图像处理和各种形式的计算机视觉中，方向梯度直方图（HOG）被用作目标检测的特征描述符。HOG算法利用梯度方向过程来确定图像中最重要的特征。在方向梯度直方图描述符方法中，梯度方向可能发生在图像的某些区域，如检测窗口。HOG类似特征的简单性使得它们所包含的信息更容易消化。
缺点：尽管方向梯度直方图（HOG）在目标识别的早期阶段是一个重大突破，但它存在一些严重的缺点。在照片中进行复杂的像素计算需要很长时间，因此在空间有限的某些目标识别场景下效果不佳。
2. 快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）
快速区域卷积神经网络（Fast R-CNN）是一种用于检测对象的训练算法。该方法改进了R-CNN和SPPnet的速度和准确性，并解决了它们的关键缺点。Python和C++可以创建快速R-CNN软件（Caffe）。
3. 更快区域卷积神经网络（Faster R-CNN）
与R-CNN类似，更快区域卷积神经网络（Faster R-CNN）是一种目标检测方法。与R-CNN和Fast R-CNN相比，该方法通过利用区域建议网络（RPN），与检测网络共享完整图像的卷积特征，从而节省了成本。
更快区域卷积神经网络（Faster R-CNN）模型是R-CNN系列的一种前沿变体，相比于前身，它提供了显著的加速。R-CNN和Fast R-CNN模型使用选择性搜索算法来计算区域建议。然而，更快区域卷积神经网络（Faster R-CNN）利用更强大的区域建议网络进行升级。
4. 基于区域的卷积神经网络（R-CNN）
基于区域的卷积神经网络相比于HOG和SIFT显著提升了目标检测的性能。我们在R-CNN模型中使用选定的特征提取最重要的特征（通常约2000个特征）。可以使用一种计算过程中可以实现这些更大的区域建议的选择性搜索方法来确定哪些提取是最重要的。
R-FCN使用基于区域的检测器来检测对象。与Fast R-CNN或Faster R-CNN等昂贵的每区域子网络不同，这个基于区域的检测器是卷积的，几乎所有计算都在整个图像上共享。R-FCN与Faster R-CNN一样，由一组全卷积设计构建，这些设计在各个层次上共享。
5. 基于区域的全卷积网络（R-FCN）
为了检测物体，R-FCN使用基于区域的检测器。R-FCN和Faster R-CNN一样，是由在各个层次上共享的全卷积设计组成的。该技术中的所有可训练权重层都是将感兴趣区域（ROIs）与彼此及其各自背景分开的卷积层。
6. 单次检测器（SSD）
实时计算对象识别任务的最快方法之一是多框预测的单次检测器。SSD代表单次检测器，它是一种在图片中使用单个、经过高度训练的深度神经网络进行目标检测的技术。SSD方法将边界框输出空间划分为一组预定义的框大小和形状，用于处理具有不同宽高比的图片。该方法在应用于特征图后进行离散化时，根据其位置进行缩放。
SSD将所有计算都融合在一个单一的网络中，不需要像提案创建或像素/特征重采样这样的中间阶段。SSD提供了统一的训练和推理框架，并且与使用不同对象提案阶段的方法相比，具有竞争性的准确性。
7. You Only Look Once（YOLO）
对于目标检测，YOLO（You Only Look Once）是全球科学家常用的一种技术。使用这种技术的标准YOLO模型以每秒45帧的实时速率分析图片，而使用更紧凑版本的网络的Fast YOLO则以每秒155帧的速率处理图片，并且仍然实现了其他实时检测器两倍的mAP。
除了速度快，YOLO算法的整体高准确率还来自于消除了其他方法中常见的烦人的背景错误。由于其设计，YOLO可以快速学习和理解许多物体。然而，在图像或视频中识别小物体会降低召回率。
8. RetinaNet
具有单次目标识别能力的最佳模型之一，RetinaNet于2017年推出，并迅速超过了当时其他知名的目标检测算法。对于目标检测，RetinaNet目前是顶级算法之一。它可以用来替代单次检测器，以提供更好、更快、更可靠的处理照片的结果。
9. 空间金字塔池化（SPP-net）
一种名为空间金字塔池化（SPP-net）的网络拓扑结构可以为图片提供与其尺寸或缩放无关的固定长度表示。研究人员可以使用SPP-net通过对完整图片进行一次特征图计算后，在任意区域（子图像）中对特征进行池化，从而构建用于训练检测器的固定长度表示。他们称金字塔池化对目标变形有抵抗力，并且SPP-net改进了所有基于CNN的图像分类算法。
目标检测是计算机视觉和图像处理的一个子领域，它在数字媒体中寻找预定义类别的语义物体的示例。让我们来看看五个有用但不太知名的开源自定义目标识别库。
- ImageAI
ImageAI库的主要目的是通过使用最少的代码来促进对象识别项目的高效策略开发。ImageAI Python库对于将先进的AI能力整合到现有软件和硬件中非常友好。对象识别和图像处理只是ImageAI库希望通过提供各种计算机视觉算法和深度学习方法来协助开发人员的两个领域。
使用ImageAI库可以执行许多与对象检测相关的操作，包括图像识别、图像目标检测、视频目标检测、视频检测分析、自定义图像识别训练和推理，以及自定义对象检测训练和推理。图像识别功能可以识别图片中的最多一千个不同物体。ImageAI将帮助在特定环境和行业中进行各种专业和通用的计算机视觉应用，如特定设置和行业中的图像识别。
- Mmdetection
Mmdetection是一个免费的、基于Python的目标检测套件。它将检测框架分解为其组成部分，通过结合其他模块可以简单地组装定制的目标检测架构。这个工具包是OpenMMLab项目的一部分。
- GluonCV
在计算机视觉领域使用的深度学习技术方面，GluonCV是最顶尖的库框架之一，具有绝大部分最新实现。它最重要的一些特点是全面的API集合、实现策略和训练数据集。这个资源集合的主要目标是帮助任何对这个领域感兴趣的人更快地实现他们的目标。在计算机视觉的深度学习模型方面，GluonCV提供了SOTA方法的实现。
该框架提供了当前所有最先进的方法，可用于执行各种活动。它与MXNet和PyTorch兼容，并提供了广泛的资源，如教程和帮助文件，以帮助您开始进行各种主题的学习。您可以使用该库庞大的训练模型集合，根据自己的需求定制机器学习模型。
- YOLOv3_TensorFlow
其中一种有效的实现是YOLO v3范例。YOLOv3 TensorFlow库是YOLO架构的创新实现，用于对象检测处理和计算。它提供了快速的GPU计算、高效的结果和数据流水线、权重转换、缩短的训练周期等。该库可在下面的链接中获取，但目前已停止对该框架的开发（与大多数其他框架一样），现在改用PyTorch。
- Darkflow
作为TensorFlow的等效库，Darkflow是darknet协议的翻译。受darknet框架的启发，Darkflow是将原始代码移植到Python语言和TensorFlow中，以便更多开发者和数据科学家可以使用它。安装dark flow架构需要一些基本组件，如Python3、TensorFlow、NumPy和Opencv等。
使用dark flow库可以做很多事情。dark flow框架支持YOLO模型，用户还可以获得特定模型的自定义权重。darkflow库支持许多任务，包括注释解析、网络设计、使用flow进行图形绘制、模型训练、数据集定制、实时或视频文件创建、以protobuf格式保存模型，以及使用Darkflow框架进行类似应用。
即使在现在，对象识别仍然是深度学习和计算机视觉最关键的应用之一。在目标检测技术方面已经有了几项突破和发展。对象识别不仅限于静态图片，还可以通过电影和实时录像进行准确高效的识别。未来可能会有更多有用的对象检测算法和库被开发出来。