1)Faster R-CNN:是一种基于深度神经网络的目标检测模型,它通过在区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)中引入锚点来提高检测速度,同时采用了RoI Pooling层来实现不同大小的目标检测。 2)YOLO(You Only Look Once):是一种基于单阶段目标检测算法的模型,它将目标检测任务转化为一个回归问题,通过卷积神经网络预...
图像分类被广泛应用于内容检索、安全监控、医疗诊断、自动驾驶等多个领域。例如，在医疗诊断中，图像分类可以帮助识别X光或MRI图像中的异常区域；在自动驾驶中，可以对道路上的障碍物进行分类。目标检测（Object Detection）目标检测不仅要识别图像中的对象，还要确定它们的位置和大小，通常以边界框（bounding box）的形式...
对于图像分类、目标检测和图像分割而言: 图像分类旨在判断该图像所属类别。 目标检测是在图像分类的基础上,进一步判断图像中的目标具体在图像的什么位置,通常是以外包矩形(bounding box)的形式表示。 图像分割是目标检测更进阶的任务,目标检测只需要框出每个目标的包围盒,语义分割需要进一步判断图像中哪些像素属于哪个目标...
这不同于分类/定位任务——对很多对象进行分类和定位,而不仅仅是对个主体对象进行分类和定位。在对象检测中,你只有 2 个对象分类类别,即对象边界框和非对象边界框。例如,在汽车检测中,你必须使用边界框检测所给定图像中的所有汽车。 如果使用图像分类和定位图像这样的滑动窗口技术,我们则需要将卷积神经网络应用于图像...
二. 目标检测项目 1. 高密度人脸智能检测与统计系统 【应用场景】 ❝其主要应用场景包括:教育领域:自动统计课堂或考场中的在座学生人数,以便进行出勤管理。商业零售:监测商场、店铺内的顾客数量,分析人流高峰,优化店内布局和工作人员配置。交通枢纽:在机场、车站等人流量大的交通枢纽进行人脸统计,用于安全监控和人流...
(2) 基于候选区域的目标检测算法 基本思路 使用不同大小的窗口在图像上滑动，在每个区域，对窗口内的区域进行目标定位。即，将每个窗口内的区域前馈网络，其分类分支用于判断该区域的类别，回归分支用于输出包围盒。基于滑动窗的目标检测动机是，尽管原图中可能包含多个目标，但滑动窗对应的图像局部区域内通常只会有一...
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,比如下图的例子是含有person、sheep和dog三种。 2、Object detection(目标检测)
作为计算机视觉的一个重要分支,目标检测的任务是在一幅图像或视频中找到目标类别以及目标位置。与图像分类不同,目标检测侧重于物体搜索,被检测目标必须有固定的形状和轮廓;而图像分类可以是任意目标包括物体、属性和场景等。目标检测已在人脸识别和自动驾驶领域取得了非常显著的效果,经典的检测模型有YOLOV3、SSD和Faster ...
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...
Fast R-CNN同样基于候选区域进行目标检测,但受SPPNet启发,在Fast R-CNN中,不同候选区域的卷积特征提取部分是共享的。也就是说,我们先将整副图像前馈网络,并提取conv5卷积特征。之后,基于候选区域生成算法的结果在卷积特征上进行采样,这一步称为兴趣区域汇合。最后,对每个候选区域,进行目标定位,即两分支(分类+回归...