传统的目标检测方法
传统的目标检测方法也称为基于手工特征的目标检测方法 基于手工特征的目标检测方法 = 手工特征 + 机器学习方法 三种手工特征 Haar特征、HOG（梯度直方图特征）、LBP（局部二值模式特征） 图 1给出了三种手工特征模板。LBP特征（局部二值模式）如图 1（a）所示，模板中心周围的像素值 ...
原文：传统目标检测方法的比较
适用范围 优点 缺点 帧 差 法 摄像头固定场景 实时性要求高 目标的信息要求不高 对运动目标敏感 计算简单 检测速度快 实时性高 光线变化快时，算法失效 缓慢运动和背景颜色一致时不能提取出特征像素点 相邻帧之间目标重叠部分不能检测来 背 景 减 除 法 摄像头固定 实时性要求不高 目标信息要求高 速度快，检测准确，易于实现， 能够达到实时检测视频中运动物体的要求 轮廓完整，信息丰富 外界光照的 ...
2017-12-16 16:52 0 4675 推荐指数：
相关推荐
目标检测：介绍及传统方法
计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： 分类-Classification：解决"是什么？"的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决"在哪里？"的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决"是什么？在哪 ...
【目标检测】基于传统算法的目标检测方法总结概述 Viola-Jones | HOG+SVM | DPM | NMS
“目标检测“是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点。从Viola-Jones Detector、DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN、YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学，整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史。整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中：(非常感谢 ...
传统目标检测算法之DPM
转载：传统目标检测算法之DPM 前面介绍了一下HOG，HOG有一个缺点：很难处理遮挡问题，人体姿势动作幅度过大或物体方向改变也不易检测。 继2005年HOG提出之后，DPM模型在借鉴了HOG之后也被提了出来同时还取得了不错的成绩。 DPM概述 DPM（Deformable Part ...
目标检测方法——SSD
SSD论文阅读（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBox Detector） 目录 作者及相关链接 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 ...
目标检测数据增强方法
Data Augmentation For Bounding Boxes: Building Input Pipelines for your detector pytorch中检测分割模型中图像预处理探究 通过多线程进行加速: ...
第十八节、基于传统图像处理的目标检测与识别(HOG+SVM附代码)
。 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法，后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题。在这里我们主要介 ...
目标检测数据增强，旋转方法
# 旋转 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): ...