计算机视觉面试宝典：目标检测进阶攻略

2025年11月14日 互联网

一、两阶段检测器优化策略解析

两阶段检测器（如Faster R-CNN系列）的优化是面试高频考点，需重点掌握以下技术点：

  1. 区域建议网络（RPN）的改进方向

    • 多尺度特征融合：FPN（Feature Pyramid Network）通过横向连接实现特征金字塔构建，解决小目标检测问题。例如，ResNet-50-FPN在COCO数据集上AP提升3.2%。
    • 自适应Anchor生成：传统RPN使用固定比例Anchor，而Guided Anchoring通过预测Anchor位置和形状，使Anchor分布与目标分布更匹配。实验表明，该方法在小目标检测场景下召回率提升5.7%。

  2. 第二阶段检测头的优化

    • 特征增强模块：在ROI Align后引入SENet（Squeeze-and-Excitation）通道注意力机制，可提升分类准确率。代码示例： 
      1. class SEBlock(nn.Module):
      2.     def __init__(self, channel, reduction=16):
      3.         super().__init__()
      4.         self.fc = nn.Sequential(
      5.             nn.Linear(channel, channel // reduction),
      6.             nn.ReLU(inplace=True),
      7.             nn.Linear(channel // reduction, channel),
      8.             nn.Sigmoid()
      9.         )
      10.     def forward(self, x):
      11.         b, c, _, _ = x.size()
      12.         y = x.mean(dim=[2,3], keepdim=True)
      13.         y = self.fc(y)
      14.         return x * y.expand_as(x)
    • 关系建模网络：Relation Network通过物体间空间和语义关系建模，解决密集场景下的误检问题。在Cityscapes数据集上，AP@0.5提升4.1%。

二、Anchor机制设计与调优

Anchor设计直接影响检测性能，需掌握以下关键技术：

  1. Anchor尺寸与比例选择

    • 基于数据集统计：通过K-means聚类目标宽高比（如YOLOv2使用5种比例），可使Anchor与目标分布更匹配。在VOC数据集上，聚类Anchor的AP比固定Anchor高2.3%。
    • 动态Anchor调整：ATSS（Adaptive Training Sample Selection）根据统计特征自动筛选正样本，解决固定IoU阈值导致的样本不平衡问题。实验显示，该方法在长尾分布数据集上AP提升3.8%。

  2. Anchor-Free方法对比

    • 关键点检测派生：FCOS通过预测点到边界框四边的距离实现检测，无需预设Anchor。在COCO上，FCOS-ResNeXt-101的AP达44.7%，接近两阶段方法。
    • 中心度评分：引入中心度（Centerness）分支抑制低质量预测框，使NMS后处理效率提升30%。

三、损失函数改进与实现

损失函数设计是目标检测的核心，需掌握以下改进方向：

  1. 分类损失优化

    • Focal Loss：解决类别不平衡问题，通过α和γ参数调整难易样本权重。代码实现： 
      1. def focal_loss(pred, target, alpha=0.25, gamma=2.0):
      2.     pt = torch.exp(-pred) * target + (1 - target) * torch.exp(-(1 - pred))
      3.     loss = -alpha * (1 - pt)**gamma * torch.log(pt + 1e-8)
      4.     return loss.mean()
    • GHM（Gradient Harmonized Mechanism）：根据样本梯度模长动态调整权重，在CityPersons数据集上MR降低2.1%。

  2. 回归损失改进

    • GIoU（Generalized IoU）：解决IoU对非重叠框不敏感的问题，在DOTA数据集上AP提升1.9%。
    • DIoU（Distance IoU）：引入中心点距离惩罚项，加速收敛速度。实验表明，DIoU-NMS比传统NMS快1.8倍。

四、工程化实践与性能优化

面试中常考察工程实现能力，需掌握以下技巧：

  1. 模型部署优化

    • TensorRT加速：将Faster R-CNN量化后，在NVIDIA Tesla T4上推理速度从120FPS提升至320FPS。
    • 模型剪枝：通过通道剪枝（如ThiNet）将ResNet-50-FPN参数量减少40%，AP仅下降0.8%。

  2. 数据增强策略

    • Mosaic数据增强：将4张图像拼接为一张，丰富小目标上下文信息。在YOLOv5中，该策略使AP@0.5提升2.7%。
    • Copy-Paste增强：随机复制目标到其他图像，解决长尾分布问题。在LVIS数据集上，AP提升3.4%。

五、面试应对策略

  1. 技术原理阐述：用“问题-方案-效果”结构回答，如“小目标检测问题可通过FPN特征融合解决，在COCO上AP提升3.2%”。
  2. 代码实现能力：重点准备PyTorch实现，如RPN的Anchor生成、NMS后处理等。
  3. 项目经验关联：将技术点与实际项目结合，如“在自动驾驶项目中，通过DIoU损失优化解决了目标遮挡问题”。

本文通过技术原理、代码实现、工程优化三个维度，系统梳理了目标检测领域的核心考点。掌握这些内容不仅能帮助通过面试，更能为实际项目开发提供技术指导。”

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