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人工智能深度学习目标检测的详细资料免费下载

来源:大发 | 时间:2018-08-13 人气:1683
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      什么是目标检测?目标检测主要是明确从图中看到了什么物体?他们在什么位置。传统的目标检测方法一般分为三个阶段:首先在给定的图像上选择一些候选的区域,然后对这些区域提取特征,最后使用训练的分类器进行分类。

      这一步是为了对目标进行定位。传统方法是采用穷举策略。由于目标可能在图片上的任意位置,而且大小不定,因此使用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历,而且需要设置不同的长宽。这种策略虽然可以检测到所有可能出现的位置,但是时间复杂度太高,产生的冗余窗口太多,严重影响后续特征的提取和分类速度的性能。

      提取特征的好坏会直接影响到分类的准确性,但又由于目标的形态多样性,提取一个鲁棒的特征并不是一个简单的事。这个阶段常用的特征有SIFT(尺度不变特征变换,Scale-invariant feature transform)和HOG( 方向梯度直方图特征,Histogram ofOriented Gradient)等。

      综上所述,传统目标检测存在两个主要问题:一个是基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性,时间复杂度高,窗口冗余;而是手工设计的特征对于多样性没有很好的鲁棒性。

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