目标检测(Object Detection) 一、基本概念 1. 什么是目标检测 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
Faster R-CNN Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,NIPS 2015 之前的Fast R-CNN已经基本实现端到端的检测,而主要的速度瓶颈是在Selective Search算法实现的Region Proposal,故到了Faster R-CNN,主要是解决Region Proposal问题,以实现Real-Time检测。Faster R-CNN的主要思...
object detection中的非极大值抑制(NMS)算法 前言 什么是NMS算法呢?即非极大值抑制,它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛,特别是在目标检测方面,它是目标检测的最后一道关口,不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法,都使用了这一项算法。一、概述非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思...
目标检测(Object Detection) 一、基本概念1. 什么是目标检测目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在识别图像或视频中的特定物体，并确定它们的位置和类别。与简单的图像分类（仅识别图像中的主要物体类别）不同，目标检测需要同时完成以下两个任务：1. 核心任务 - 分类（Classification）：识别物体属于哪个类别（如人、车、狗等）。- 定位（Localization...
Object detection, a key technology used in advanced driver assistance systems (ADAS), enables cars to detect driving lanes and pedestrians to improve road safety. Object detection is also an essential component in applications such as visual inspection, robotics, medical imaging, video surveillance, ...
然后再去识别这个物体是什么, 是指object location 和image classification. 而object detection是找出一张...
deep-neural-networks deep-learning deeplearning object-detection objectdetection Updated Feb 12, 2024 Python roboflow / maestro Star 2.6k Code Issues Pull requests Discussions streamline the fine-tuning process for multimodal models: PaliGemma 2, Florence-2, and Qwen2.5-VL transformers vqa objec...
因为个人主要关注segmentation领域相关工作,object detection主要记录一些有兴趣的文章。 (DETR)End-to-End Object Detection with Transformers(arxiv.org/pdf/2005.1287) 使用transformer提出e2e的目标检测模型。主要贡献是将目标检测转换为set prediction任务,在训练时对预测set和ground truth set使用bipartite matching loss...
2、Classification of Object Detection 基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。 (1)Tow Stage 先进行区域生成,该区域称之为 region proposal(简称 RP,一个有可能包含待检物体的预选框),再通过卷积神经网络进行样本分类。 任务流程:特征提取 –> 生成RP –> 分类/定位回归。