導言 目標檢測的任務是找出圖像中所有感興趣的目標(物體),確定它們的位置和大小,是機器視覺領域的核心問題之一。由於各類物體有不同的外觀,形狀,姿態,加上成像時光照,遮擋等因素的干擾,目標檢測一直是機器視覺領域最具挑戰性的問題。本文將針對目標檢測(Object Detection)這個機器視覺 ...
導言 隨着深度學習和計算機視覺的快讀發展,相關技術已經在諸多領域廣泛應用。目標檢測 Object Detection 作為圖像理解中的重要一環,其任務是找出圖像中所有感興趣的目標 物體 ,確定它們的位置和大小,是機器視覺領域的核心問題之一。 什么是目標檢測 目標檢測的任務是找出圖像中所有感興趣的目標 物體 ,確定它們的位置和大小。由於各類物體有不同的外觀,形狀,姿態,加上成像時光照,遮擋等因素的干 ...
2019-06-16 18:03 0 9511 推薦指數:
導言 目標檢測的任務是找出圖像中所有感興趣的目標(物體),確定它們的位置和大小,是機器視覺領域的核心問題之一。由於各類物體有不同的外觀,形狀,姿態,加上成像時光照,遮擋等因素的干擾,目標檢測一直是機器視覺領域最具挑戰性的問題。本文將針對目標檢測(Object Detection)這個機器視覺 ...
1.目標檢測要解決的核心問題 除了圖像分類之外,目標檢測要解決的核心問題是: a.目標可能出現在圖像的任何位置。 b.目標有各種不同的大小。 c.目標可能有各種不同的形狀。 如果用矩形框來定義目標,則矩形有不同的寬高比。由於目標的寬高比不同,因此采用經典的滑動窗口+圖像縮放的方案解決通用 ...
目標檢測一直是計算機視覺的基礎問題,在 2010 年左右就開始停滯不前了。自 2013 年一篇論文的發表,目標檢測從原始的傳統手工提取特征方法變成了基於卷積神經網絡的特征提取,從此一發不可收拾。 本文將跟着歷史的潮流,簡要地探討「目標檢測」算法的兩種思想和這些思想引申出的算法,主要涉及那些主流 ...
這篇文獻的主要結構如下: 第1節,簡單介紹目標檢測的發展及兩類目標檢測算法。 第 2 節中討論了骨干網絡,目標檢測器需要強大的骨干網絡來提取豐富的特征。眾所周知,特定領域圖像檢測器的典型管道是任務的基礎和里程碑。 在第 3 節中,本文闡述了之前提出的最具代表性和開創性的基於深度學習 ...
轉:https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6035514.html 普通的深度學習監督算法主要是用來做分類,如圖1(1)所示,分類的目標是要識別出圖中所示是一只貓。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition ...
普通的深度學習監督算法主要是用來做分類,如圖1(1)所示,分類的目標是要識別出圖中所示是一只貓。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)競賽以及實際的應用中,還包括目標定位和目標檢測等任務。其中目標定位是不僅僅要識別 ...
基於深度學習的目標檢測 普通的深度學習監督算法主要用來做分類,分類的目標是要識別出圖中所示是一只貓。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)競賽以及實際的應用中,還包括目標定位和目標檢測等任務。其中目標定位不僅僅要識別 ...
博客:blog.shinelee.me | 博客園 | CSDN 目錄 寫在前面 目標檢測任務與挑戰 目標檢測方法匯總 基礎子問題 基於DCNN的特征表示 主干網絡(network backbone ...