原文: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 在哪里 的问题,即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。 分割 Segmentation:分为实例的分割 Instance le ...

2020-05-04 09:35 0 4388 推荐指数:

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传统目标检测方法

传统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 ...

Thu Feb 25 23:55:00 CST 2021 0 322
传统目标检测方法的比较

· 适用范围 优点 缺点 帧 差 法 (1)摄像头固定场景; (2)实时性要求高; (3)目标的信息要求不高; (1)对运动目标敏感 ...

Sun Dec 17 00:52:00 CST 2017 0 4675
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 ...

Mon Nov 11 23:26:00 CST 2019 0 574
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 ...

Sat Dec 28 02:32:00 CST 2019 0 4598
目标检测介绍

目标定位(Object localization) 不仅要正确分类目标,还要找出目标所在位置   让神经网络多输出几个单元,输出一个边界框,具体说就是让神经网络再多输出4个数字,bx,by,bh,bw,这四个数字是被检测对象的边界框的参数化表示 约定 ...

Mon Feb 19 18:35:00 CST 2018 0 2448
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 ...

Wed Dec 21 21:30:00 CST 2016 0 12237
目标跟踪与检测技术介绍

、参数未知与机动多目标跟踪技术、航迹生成方法、单目标联合检测与跟踪滤波器及基于有限集观测的单目标滤波器等, ...

Wed May 31 19:06:00 CST 2017 0 2177
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: ...

Wed Apr 17 05:01:00 CST 2019 0 2535
 
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