工程应用中,检测算法以one-stage算法yolo系列等为主,因为one-stage通常来说速度快,可以完成良好的实时检测,而two-stage算法代表RCNN系列略有不及,但一些深度学习框架如百度PaddlePaddle开源了用于目标检测的RCNN模型,从而可以快速构建满足各种场景的应用,包括但不仅限于安防监控、医学图像识别、交通车辆检测、信号灯识别...
与点云物体检测算法类似,按照输入数据的不同组织形式,语义分割的方法也可以分为基于点的方法,基于网格的方法,以及基于投影的方法。当然,两个任务也有很多不同。最显著的一点是,语义分割任务需要比物体检测任务更大范围的上下文信息。举例来说,一个车辆的检测只需要观测其局部邻域(最多几十米)的范围即可,与更远范围...
语义分割:系统不仅限于检测对象边界框,还能区分图像的不同部分,例如船只及其背景。 姿态识别:能够识别目标对象的姿态,对于人形目标来说,可以检测出肢体的关键点位置,对于其他类型的目标,则可以根据应用场景定制姿态识别功能。 实时展示与交互:通过GUI,用户可以实时查看处理结果,并与系统进行交互,比如调整参数、保存结果等...
YOLO的局限在于：(1). 不能很好处理网格中目标数超过预设固定值，或网格中有多个目标同时属于一个锚盒的情况。(2). 对小目标的检测能力不够好。(3). 对不常见长宽比的包围盒的检测能力不强。(4). 计算损失时没有考虑包围盒大小。大的包围盒中的小偏移和小的包围盒中的小偏移应有不同的影响。SSD 相比YOLO...
语义分割行为检测, 思想:本文意在缓解经典的目标检测模型的两个关键问题:问题一:速度经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断。在目标检测时,为了定位到目
在计算机视觉领域,语义分割和目标检测是两个关键的任务,它们都是对图像和视频进行分析,但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例,详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。 一、基本概念 1.1 语义分割(Semantic Segmentation) 语义分割是计算机视觉中的一项重要任务,它是对图像中的每个像素进行分类,以确定其所属的...
基于候选区域的目标检测算法通常需要两步:第一步是从图像中提取深度特征,第二步是对每个候选区域进行定位(包括分类和回归)。其中,第一步是图像级别计算,一张图像只需要前馈该部分网络一次,而第二步是区域级别计算,每个候选区域都分别需要前馈该部分网络一次。因此,第二步占用了整体主要的计算开销。R-CNN, Fast R-...
有了位置信息之后,语义分割和目标检测都存在对物体的分类。不同的是: 对于语义分割来说,它提供的信息中位置信息和分类信息是有重叠的,即通过标记每个像素的分类,同时也达到提供位置信息。 对于目标检测来说,分类信息是针对每个标注的框的,每一个框对应着自己的分类。
传统视觉的车位检测介绍就到这儿,方法还有很多,其实不必太关心。 图13 传统视觉的车位检测 但是可供深度学习借鉴的有:(1)角点检测;(2)线段检测;(3)后处理过滤、平滑、配对;(4)帧与帧直接的预测,即通过推算当前帧得出下一帧的车位位置;(5)在AVM成像的鸟瞰图上进行处理,降低难度;(6)车位类型的分类;(7)车位...
计算机视觉的任务很多,有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等,那它们的区别是什么呢? 1、Image Classification(图像分类) 图像分类(下图左)就是对图像判断出所属的分类,比如在学习分类中数据集有人(person)、羊(sheep)、狗(dog)和猫(cat)四种,图像分类要求给定一个图片输出图片里含有哪些分类,比如...