机器视觉目标检测中所面对的挑战包括（机器视觉目标检测中所面对的挑战是）

当前目标检测的作用是什么？

具有对象检测功能的设备可以找到对象，在其周围绘制矩形边界框，并确定每个检测到的对象的类别。对象检测应用程序用于许多不同的行业，包括零售、体育、医疗保健、营销、室内设计、农业、建筑、公共安全、交通等。

使用机器视觉目标检测的一个很好的例子是足球学校系统，该系统旨在提高训练分析和俱乐部内部比赛的质量。该平台允许用户使用摄像头跟踪足球运动员和球在球场上的运动，并使用收集到的数据制定个人训练计划。

尽管这一领域已经取得了很大的进展，计算机视觉的能力也很强，但目标检测是一个复杂的过程，其实现需要一定的挑战。

物体检测面临哪些挑战？

观点的多样性

对象检测的最大困难之一是，从不同角度观察时，对象可能看起来完全不同。例如，您在下面看到的蛋糕图像会有所不同，因为它们从不同的侧面显示物体。因此，探测器的目标是从不同角度识别物体。

形变

机器视觉分析的对象不仅是固体目标，而且还可以变形和改变其形状，这给目标检测带来了额外的复杂性。

看看不同姿势的足球运动员的照片。如果物体探测器被训练只能发现站立或奔跑的人，它可能无法发现躺在球场上或准备弯腰执行动作的球员。

闭塞

有时，物体会被其他物体遮挡，从而难以识别物体的签名。例如，在下面的第一张图片中，拿着杯子的人的手盖住了杯子。

在第二张图片中，一个人也拿着手机，用手挡住物体。这种情况增加了识别目标的难度。

照明条件

照明对物体的定义有巨大的影响。同一个物体根据光照条件的不同，看起来也会有所不同。看看下面的图片：照亮的空间越少，物体就越不明显。所有这些因素都会影响探测器定义目标的能力。

凌乱或带纹理的背景

待识别的物体可能会融入背景，导致识别困难。例如，下图显示了许多在识别剪刀或其他感兴趣的物品时可能造成干扰的物品。在这种情况下，物体检测器就会遇到检测问题。

多样性

同一个物体可以有完全不同的形状和大小。计算机视觉需要大量研究来读取物体并理解其含义。

上面的所有图片都描绘了不同类型的房屋。一个好的检测器应该检测这些对象并将它们分配到同一类。

速度

在视频方面，探测器需要接受培训才能在不断变化的环境中进行分析。这意味着对象检测算法不仅必须准确地对重要对象进行分类，而且在预测过程中还必须非常快，以便能够识别运动中的对象。

审稿人：李茜