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...
目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类。一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族。他们识别错误率低,漏识...
端到端的目标检测:采用一个网络一步到位 代表:YOLO、SSD 2.2 目标检测的任务 2.2.1 分类原理 先来回顾下分类的原理,这是一个常见的CNN组成图,输入一张图片,经过其中卷积、激活、池化相关层,最后加入全连接层达到分类概率的效果 分类的损失与优化 在训练的时候需要计算每个样本的损失,那么CNN做分类的时候使用softm...
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...
问题: 图像分类网络是否可以用于目标检测 在什么情况下可以使用 图像分类与目标检测的区别 目标检测架构的基本网络 将一个预训练的分类网络作为深度学习目标检测架构(例如 Faster R-CNN、SSD 或者 YOLO)的基本网络。 这个方法的好处是:你可以创建一个基于深度学习的复杂端到端目标检测器。 而其不足之处是:它需要一...
首先,选择想要执行目标检测的图像。 然后将该图像分割成不同的部分,或者说“区域”,如下图所示: 把每个区域看作一个单独的图像。 使用经典的图像分类器对每幅图像进行分类。 最后,将检测到目标的区域的所有图像与预测标签结合。 这种方法存在一个问题,对象可能具有的不同纵横比和空间位置,这可能导致对大量区域进行...