随着硬件技术的提升和优化算法的发展,实时和端侧(Edge)目标检测在嵌入式设备和边缘计算中得到了广泛的应用。 2.目标检测算法类别 主流目标检测算法大致分为one-stage与two-stage两类,前者单阶段目标检测器,这类方法一次性完成目标定位和分类,通常使用密集的滑动窗口或锚框(anchor box)来进行检测。YOLO(You Only Look...
2012年,AlexNet在ImageNet竞赛中的胜利标志着深度学习在图像分类任务上的突破,这也促进了后续目标检测技术的发展。随后,深度学习开始在目标检测领域崭露头角,目标检测领域的技术发展经历了从基于卷积神经网络(CNN)的架构到基于Transformer架构的重要转变。最初的突破来自于基于CNN的模型,如R-CNN系列(包括R-CNN、Fast R...
作为传统目标检测算法的SOTA,DPM方法运算速度快,能够适应物体形变,但它无法适应大幅度的旋转,因此稳定性差。 Anchor-Based的Two-stage目标检测算法 基于CNNs的目标检测算法主要有两条技术发展路线:anchor-based和anchor-free方法,而anchor-based方法则包括一阶段和二阶段检测算法(二阶段目标检测算法一般比一阶段精度要高,...
相对于传统目标检测算法而言, 使用统一检测模型的YOLO的闪光点在于:其一,检测速度非常快。YOLO将目标检测重建为单一回归问题从而对输入图像直接处理。此外,还同时输出边界框坐标和分类概率,而且每张图像只预测98个边界框。因此,YOLO的检测速度非常快。其中,YOLO在Titan X GPU上的检测速度能达到45帧/秒,Fast YOLO...
目标检测算法进展大盘点 一.早期的目标检测盘点 将从多个方面回顾对象检测的历史,包括里程碑检测器、目标检测数据集、指标和关键技术的发展。在过去的10年中,人们普遍认为,目标检测的发展大致经历了两个历史时期:“ 传统的目标检测时期 ” ( 2014年以前 ) 和“ 基于深度学习的检测时期 ” ( 2014年以后 ),如下图...
1. Viola-Jones算法:该算法是目标检测领域的里程碑式工作,于2001年提出。它采用了基于Haar特征和AdaBoost算法的级联分类器,能够高效地检测人脸。Viola-Jones算法的提出为后续的目标检测算法奠定了基础。 2. Histogram of Oriented Gradients (HOG):该算法于2005年提出,通过计算图像中局部区域的梯度直方图,提取出有关目...
在执行目标检测任务时,算法可能对同一目标有多次检测。NMS 是一种让你确保算法只对每个对象得到一个检测的方法,即“清理检测”。如下图所示: 如果用一句话概括NMS的意思就是:筛选出一定区域内属于同一种类别得分最大的框 2. NMS算法流程 「NMS 算法的大致过程」:每轮选取置信度最大的 Bounding Box ,接着关注所...
目标检测benchmark和算法发展,目标检测算法是计算机视觉领域中的重要研究方向,它可以用于识别和定位图像或视频中的目标物体。对于一个刚入行的开发者来说,掌握目标检测算法的基本思想和实现方法是非常重要的。接下来我将向你介绍目标检测benchmark和算法发展的流程,并指
YOLO 是一个简单的且不复杂的对象检测模型,它对图片进行分析只需要“看一眼”,就可以预测目标对象及其在输入图片上的位置。该算法将目标检测定义为单个回归问题。将每个给定的图像划分为一个 S * S 网格系统,该网格系统是图像的子集或一部分,每个网格通过预测网格内对象的边界框数量来识别对象。
目标检测是计算机视觉中最重要的任务之一,主要目标是在真实场景或输入图像中检测出特定目标以及目标的具体位置,并为每个检测到的对象分配预先标注的类别标签。由于其应用广泛、发展迅速,近年来目标检测引起了巨大的关注。下面将分别从目标检测算法的发展及其应用两方面介绍其国内外研究现状。 目前,基于深度学习的计算模型...