物件偵測模型是一種電腦視覺模型，旨在識別圖像或影片中特定物體的位置並將其標示出來。與圖像分類模型（只判斷圖像中是否存在某類物體）不同，物件偵測模型能夠輸出圖像中每個被偵測到的物體的邊界框 (Bounding Box) 和該物體屬於哪個類別的資訊。
以下是關於物件偵測模型的幾個關鍵方面：
主要目標：- 定位 (Localization): 確定圖像中物體的位置，通常通過繪製矩形的邊界框來表示。
- 分類 (Classification): 識別邊界框內的物體屬於哪個預定義的類別（例如：汽車、行人、狗、貓等）。
常見的輸出：
- 邊界框 (Bounding Box): 通常由矩形的左上角坐標 (x, y) 以及寬度 (w) 和高度 (h) 來定義。
- 類別標籤 (Class Label): 表示被偵測到的物體屬於哪個類別。
- 置信度分數 (Confidence Score): 表示模型對其預測的信心程度，通常介於 0 到 1 之間。
物件偵測的挑戰：
- 物體形狀和大小的多樣性: 同一類別的物體可能在形狀、大小和方向上存在很大差異。
- 遮擋 (Occlusion): 物體可能部分或完全被其他物體遮擋。
- 光照變化: 不同的光照條件會影響物體的視覺外觀。
- 視角變化: 從不同的角度觀察同一物體，其外觀也會發生變化。
- 背景複雜性: 圖像背景中的雜亂元素可能會干擾物體的偵測。
- 實時性要求: 在某些應用中（如自動駕駛），需要實時地進行物件偵測。
常見的物件偵測模型類型：
物件偵測模型大致可以分為兩大類：
- 兩階段偵測模型 (Two-Stage Detectors): 這類模型首先生成一些候選區域 (Region Proposals)，然後對這些候選區域進行分類和邊界框的精細調整。
- R-CNN (Region-based Convolutional Neural Network): 最早的基於深度學習的物件偵測模型之一。
- Fast R-CNN: 提高了 R-CNN 的速度，通過共享卷積計算和使用 RoI Pooling。
- Faster R-CNN: 進一步引入了區域候選網路 (Region Proposal Network, RPN) 來高效地生成候選區域，大大提高了速度。
- Mask R-CNN: 在 Faster R-CNN 的基礎上增加了用於產生像素級別的物體掩膜 (Segmentation Mask) 的分支。
- 單階段偵測模型 (One-Stage Detectors): 這類模型直接在圖像上進行密集的採樣，並同時預測物體的類別和邊界框，通常速度更快。
- YOLO (You Only Look Once): 將物件偵測視為一個回歸問題，直接預測整個圖像中所有物體的邊界框和類別。有多個版本，如 YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX 等。
- SSD (Single Shot MultiBox Detector): 使用不同尺度的特徵圖來偵測不同大小的物體，並採用錨框 (Anchor Boxes) 的機制。
- RetinaNet: 通過引入 Focal Loss 來解決單階段偵測模型在訓練過程中正負樣本不平衡的問題。
物件偵測的常見應用：
- 自動駕駛: 車輛、行人、交通標誌等物體的偵測。
- 安全監控: 行人偵測、異常行為檢測。
- 人臉辨識: 檢測和識別人臉。
- 零售業: 商品盤點、顧客行為分析。
- 工業檢測: 產品缺陷檢測。
- 醫學影像分析: 細胞檢測、病灶定位。
- 影像搜尋: 根據圖像內容尋找包含特定物體的圖片。
與先前討論的 CNN 架構的關聯：
許多物件偵測模型都以先前討論的 CNN 架構（如 AlexNet、VGGNet、ResNet、GoogLeNet）作為其骨幹網路 (Backbone Network)，用於提取圖像的基礎特徵。例如，Faster R-CNN 可以使用 ResNet 或 VGGNet 作為其特徵提取器。YOLO 等模型也會採用類似的 CNN 結構來提取特徵。
總之，物件偵測模型是電腦視覺領域中一個非常重要的分支，它使得電腦不僅能夠「看到」圖像中的內容，還能夠理解圖像中存在哪些物體以及它們的位置，為各種實際應用提供了關鍵的技術支持。
