原文:目標檢測介紹

目標定位 Object localization 不僅要正確分類目標,還要找出目標所在位置 讓神經網絡多輸出幾個單元,輸出一個邊界框,具體說就是讓神經網絡再多輸出 個數字,bx,by,bh,bw,這四個數字是被檢測對象的邊界框的參數化表示 約定:圖片左上角記為 , ,右下角記為 , ,要想確定邊界框的具體位置,需要指定紅色方框的中心點,這個點表示 bx,by ,邊界框的高度為bh,寬度為bw 因此 ...

2018-02-19 10:35 0 2448 推薦指數:

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目標跟蹤與檢測技術介紹

、參數未知與機動多目標跟蹤技術、航跡生成方法、單目標聯合檢測與跟蹤濾波器及基於有限集觀測的單目標濾波器等, ...

Wed May 31 19:06:00 CST 2017 0 2177
目標檢測介紹及傳統方法

計算機視覺中關於圖像識別有四大類任務: 分類-Classification:解決"是什么?"的問題,即給定一張圖片或一段視頻判斷里面包含什么類別的目標。 定位-Location:解決"在哪里?"的問題,即定位出這個目標的的位置。 檢測-Detection:解決"是什么?在哪 ...

Mon May 04 17:35:00 CST 2020 0 4388
常見的目標檢測算法介紹

2018-12-05 21:12:15 一、滑動窗口目標檢測 首先通過卷積神經網絡訓練一個分類器,然后使用不同尺度的窗口去裁剪輸入圖片進行分類。我們期望的結果是通過不同的窗口可以將需要檢測的物體完全覆蓋到,此時分類器輸出的置信值會大於閾值,這個時候我們就認為已經成功檢測到一個物體,並且得到 ...

Thu Dec 06 06:48:00 CST 2018 0 4649
目標檢測算法YOLO算法介紹

YOLO算法(You Only Look Once) 比如你輸入圖像是100x100,然后在圖像上放一個網絡,為了方便講述,此處使用3x3網格,實際實現時會用更精細的網格(如19x ...

Wed Mar 28 18:44:00 CST 2018 0 976
什么是目標檢測

圖像分類、目標檢測、分割是計算機視覺領域的三大任務。 目標檢測的基本思路:同時解決定位(localization) + 識別(Recognition)。 多任務學習,帶有兩個輸出分支。一個分支用於做圖像分類,即全連接+softmax判斷目標類別,和單純圖像分類區別 ...

Thu Jul 09 01:23:00 CST 2020 0 956
目標檢測coco數據集點滴介紹

目標檢測coco數據集點滴介紹 1. COCO數據集介紹 MS COCO 是google 開源的大型數據集, 分為目標檢測、分割、關鍵點檢測三大任務, 數據集主要由圖片和json 標簽文件組成。 coco數據集有自帶COCO API,方便對json文件進行信息讀取。本博客介紹目標檢測數據集 ...

Wed Apr 01 15:22:00 CST 2020 0 1632
目標檢測目標識別

目標識別(objec recognition)是指明一幅輸入圖像中包含哪類目標。其輸入為一幅圖像,輸出是該圖像中的目標屬於哪個類別(class probability)。 目標檢測(object detection)除了要告訴輸入圖像中包含哪類目標外,還要框出該目標的具體位置(bounding ...

Thu Jul 23 05:35:00 CST 2020 0 558
目標檢測目標識別

2020-09-21 目標檢測(Object Detection)和目標跟蹤(Object Tracking)的區別 Object Recognition: which object is depicted in the image? input: an image ...

Mon Sep 21 18:58:00 CST 2020 0 1334
 
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