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 ...

2020-09-21 參考：https://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/80573087 一 目標識別分類及應用場景 目前可以將現有的基於深度學習的目標檢測與識別算法大致分為以下三大類： ① 基於區域建議的目標檢測 ...

（1）目標分割，應該是Target Segmentation，應該是data/image segmentation的一種。 這里假定數據是圖像，就如樓上說的，任務是把目標對應的部分分割出來。對於一般的光學圖像而言，分割像素是一個比較常見的目標 ...

的相似性、而不同子區域有較為明顯的差異。圖像分割是圖像識別、場景理解、物體檢測等任務的基礎預處理工作。 ...

目標檢測是檢測出物體是哪一類物體，而目標識別要檢測出待檢測目標是哪一類中的哪一個。比如對於人臉檢測來說，目標檢測目的是檢測圖中是否有人臉，有的話輸出人臉位置；而目標識別的目的是識別出圖像是誰的臉，並給臉打上標簽。 ...

1. yolov1的識別原理 參考：https://blog.csdn.net/u010712012/article/details/85116365 https://blog.csdn.net/gbyy42299/article/details/88869766 2. ...

物體檢測(識別)是計算機視覺中的經典問題之一，其任務是用框去標出圖像中物體的位置，並給出物體的類別。從傳統的人工設計特征加淺層分類器的框架，到基於深度學習的端到端的檢測框架，物體檢測一步步變得愈加成熟。 邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題，邊緣檢測的目的是標識數字圖像中亮度變化明顯的點 ...

作者：仲夏夜之星 來源：公眾號@3D視覺工坊 鏈接：三維目標識別算法綜述 目前三維點雲數據的獲取方法相對快捷，同時三維點雲數據的采集不受光照影響，也規避了二維圖像遇到的光照、姿態等問題，因此基於點雲數據的三維物體識別也引起了人們的重視。 三維點雲物體識別方法多是通過提取物 ...