1、所以“检测”和“识别”都能画框、确定位置和大小; 现在似乎两者很像,有些说“检测”的,也能识别出物体。大部分场景下应该叫做“目标的检测和识别”,估计是为了方便,所以只说了个“目标检测”。
图像识别（Image Recognition）图像识别是计算机视觉的基础，它涉及将图像中的对象或特征与已知的模式进行比较和匹配。这种技术可用于识别物体、人脸、文字等。例如，人脸识别技术可用于解锁智能手机或身份验证。目标检测（Object Detection）目标检测是识别图像中的多个对象并确定它们的位置的过程。这在自动驾驶、视频监控、...
但是滑动窗口会遇到一个问题,区域重叠,比如在对人脸检测的时候可能对同一张人脸的四个不同位置进行匹配,但是我们只需要一个结果,所以我们需要使用非最大抑制来确定一个评价最高的图片区域。 支持向量机(SVM) SVM的最优超平面是目标检测的重要组成部分,用来区分哪些像素是目标,哪些像素不是目标 再了解一些基本概念后,...
重识别(Re-Identification)是计算机视觉领域的一个新兴任务,旨在判断不同摄像头视角下的图像或视频中是否存在同一目标。重识别技术广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域,可以帮助我们跨设备、跨视角地检索和识别目标。 重识别的主要技术可以分为基于特征匹配的方法和基于学习的方法。其中,基于学习的方法近年来受到了广泛...
深入了解通用目标检测与识别一站式方案的实现流程 能够基于此方案定制自己的AI应用 目标检测与识别一站式方案介绍 方案特性 点此detect_and_classify,可查看方案源代码。 方案整体特性概括如下: 1.支持多格式输入和输出 通用目标检测和识别一站式方案支持图片、离线视频、RTSP视频流等多输入格式,开发者可基于此方案实现...
目标检测是在图像中检测和识别出多个物体,并给出它们的位置信息。与图像识别不同的是,目标检测需要对物体进行定位,即给出物体在图像中的位置和大小。 目标检测通常包括两个任务,即目标定位和目标分类。目标定位是指在图像中准确地定位目标的位置和大小,而目标分类则是对定位出的目标进行分类。
② 基于回归的目标检测与识别算法,如YOLO, SSD; ③ 基于搜索的目标检测与识别算法,如基于视觉注意的AttentionNet,基于强化学习的算法. 目前, 目标识别主要有以下几个应用场景: ① 安全领域:指纹识别、人脸识别等,代表项目如Face++、依图科技、深醒科技等。
图像识别和目标检测是计算机视觉领域中的两个相关但不同的任务。它们在处理图像数据时的目的和方法上有所区别。以下是图像识别和目标检测之间的主要区别: ### 图像识别(Image Recognition): 1. **目的**:图像识别的主要目标是确定整个图像的内容属于哪个类别。它关注的是图像中的主要对象或场景,并将其分类到预...
计算机视觉中目标检测、跟踪、识别是最基本的几个task,尤其又以检测最为重要和基础。同时基本上所有的检测任务都需要在给出物体的bounding box之后,给出物体的类别(也就是给识别物体),所以文章中不区分检测和识别任务。笔者从事计算机视觉中目标检测相关的工作还比较多,将自己看到的,学到的,以及相关的一些理解总结如下...
目标检测就是找出图像中所有感兴趣的目标,识别他们的类别和位置。 (1)什么是类别? 类别就是一个分类的标签,即感兴趣的目标属于什么种类,猫,狗,羊等。 (2)什么是位置? 位置用矩形框表示,目标检测的位置信息一般有两种格式(以图片左上角为原点(0, 0)): ...