在深度学习出现之前,传统的目标检测方法大概分为区域选择(滑窗)、特征提取(SIFT、HOG等)、分类器(SVM、Adaboost等)三个部分,其主要问题有两方面:一方面滑窗选择策略没有针对性、时间复杂度高,窗口冗余;另一方面手工设计的特征鲁棒性较差。自深度学习出现之后,目标检测取得了巨大的突破,最瞩目的两个方向有:1 以RCN...
关于IOU的计算贯穿整个模型的训练测试和评价过程,是非常非常重要的一个概念,其目的是用来衡量两个目标框的重叠程度。 IoU的全称是交并比(Intersection over Union),表示两个目标框的交集占其并集的比例。 VOC数据集简介 VOC数据集是目标检测领域最常用的标准数据集之一,几乎所有检测方向的论文,如faster_rcnn、yolo、SS...
1. 目标检测算法的分类 目标检测算法可以根据网络架构、候选框生成方式、特征提取方式等不同因素进行分类,以下是常见分类方式: Anchor-free vs Anchor-based: Anchor-free检测器:无需预设边界框,直接输出检测框的位置和大小。 Anchor-based检测器:预设一些边界框作为候选框,然后基于这些边界框进行进一步的分类和位置回...
TP:标签为True,预测为True(正确检测,目标被检测出来,IoU大于设置的阈值)。 FN:标签为True,预测为False(漏检,没有被检测出来)。 FP:标签为False,预测为True(虚检,检测到不需要的物体或者同一个GT框有多个,IoU小于设置的阈值)。 TN:标签为False,预测为False(检测出其他类别)。 如果是多分类:具体来说,就是考虑...
同时,通过分析两种检测头的输出特征,全连接检测头的空间敏感度比卷积的更高。因此,全连接检测头善于通过物体的部分特征而推断出物体的类别,但对于物体的定位没有鲁棒性。基于大量观察及实验分析,作者提出一种双检测头结构:全连接检测头用于目标分类,卷积检测头用于目标定位。
改进了Alex-net,并用图像缩放和滑窗方法在test数据集上测试网络;提出了一种图像定位的方法;最后通过一个卷积网络来同时进行分类,定位和检测三个计算机视觉任务,并在ILSVRC2013中获得了很好的结果。 ===SPPNet=== RCNN在全连接层输入需要归一化图像尺寸,这里不需要,在全连接层前加了一个spatial pyramid pooling...
目标检测算法可以分为两大类:基于传统机器学习的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法。 1. 基于传统机器学习的目标检测算法 (1)滑动窗口检测法 滑动窗口检测法是一种基于特征提取和分类器分类的方法。它将不同大小的窗口移动到图像中,并使用分类器对每个窗口进行分类来确定物体的位置和类别。该方法需要从图像中...
目标检测模型的经典代表包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN,YOLO,和SSD等。这些模型以分类模型为基础,在此基础上增加了预测目标的边界框(bounding box)的功能。 定义 目标检测任务在图像中寻找特定对象,并返回它们的位置和类别。 举例说明 比如,在一张照片中,目标检测任务能够识别出行人、动物和其他物体,并给出...
样本分为正、负两类。其中正样本就是我们要检测目标样本。因为我要检测车轮所以,我的正样本就是车轮。负样本就是其他任意的图片,经个人实验发现负样本跟正样本相关训练出的分类器分类效果比较好。(诸如,我的正样本是车轮,负样本是街道,道路,车身等)。
目标检测与分类 ⽬标检测与分类 ⽬标检测的⼀般思路是 1.获取含有⼤量冗余特征的集合 2.利⽤机器学习的⽅法从特征集合中找出能够反映⽬标物体特性的特征 3.利⽤找到的特征构造分类器,实现⽬标检测 当前通⽤⽬标检测领域所使⽤的特征主要可以分为两类。1.通过划分或变换得到的特征,如使⽤...