FasterR-CNN是先用CNN骨干网提取图像特征，由RPN网络和后续的检测器共享，特征图进入RPN网络后，对每个特征点预设9个不同尺度和形状的锚盒，计算锚盒和真实目标框的交并比和偏移量，判断该位置是否存在目标，将预定义的锚盒分为前景或背景，再根据偏差损失训练RPN网络，进行位置回归，修正ROI的位置，最后将修正的ROI...
依此来看传统的算法如Blob分析和模板匹配都是手工设计其特征表示,而神经网络则是通过算法自动学习目标的合适特征表示,相比手工特征设计来说其更高效快捷,也无需太多的专业的特征设计知识,因此其能够识别不同场景中形状、大小、纹理等不一的目标,随着数据集的增大,检测的精度也会进一步提高。 本文来源:赛那德科技,深度学...
直观感受上能识别的更好。 具体速度可能和具体使用情况有关。这是从YOLO V3论文中弄下来的一张图。 基本上上可以看到YOLO V3在Titan X上精度差一点基本上能29ms,也就是30帧。。。 TitanX算力心里应该有个数。所以总体上,目标识别这玩意儿,目前计算量还是大的惊人。 小的FPGA例如7020什么,实时识别是不用想了。
目前, 目标识别主要有以下几个应用场景: ① 安全领域:指纹识别、人脸识别等,代表项目如Face++、依图科技、深醒科技等。 ② 军事领域:地形勘察、飞行物识别等,代表项目全悉科技。 ③ 交通领域:车牌号识别、无人驾驶、交通标志识别等,代表项目纵目科技、TuSimple(图森科技)、驭势科技等。
模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法,研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方,进而识别对象物,这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。换句话说就是一副已知的需要匹配的小图像,在一副大图像中搜寻目标,已知该图中有要找的目标,且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像元素,...
计算机视觉分析技术,就是通过目标识别、目标追踪方式之后,进一步获取目标的出现时间、运动轨迹、颜色等诸多信息,通过对各个目标的上述信息的分析,找到视频中存在的危险、违规行为或者可疑目标,并对这些行为和目标进行实时报警、提前预警、存储以及事后检索。 搭载了AI算法的EasyCVR智能视频监控系统,可以实现的AI识别功能包括...
目标识别是指一个特殊目标(或一种类型的目标)从其它目标(或其它类型的目标)中被区分出来的过程。 一般,我们可将识别能力由高到低分为三个层次: 1)仪器水平:物理识别 2)动物水平:模糊识别 3)人类智能水平:情感识别 其中,物理识别是对接受到的信息实现物理、化学和生物学的量化认识。这种识别的特点是识别内容分别...
目标识别就是通过计算机建立一个模型来识别图片中物体的位置和类别。 目标识别主要模型演进 这张图很好地展示了目标识别这20年来的技术演进。所以要入门这个方向,这些重点论文可以读一读。该图有2个重点: 1、2012年前以传统方法为主, 2012年后以深度学习方法为主,可想而知是因为2012的AlexNet论文的发表 ...
前视声呐目标识别定位(六)-代码解析之目标截图并传输 前视声呐目标识别定位(七)-代码解析之录制数据包 前视声呐目标识别定位(八)-代码解析之各模块通信 前视声呐目标识别定位(九)-声呐驱动 接触水下的工作快4年了,由于不是相关领域的背景,所以很多东西都很吃力。很多领域尤其是人工智能的研究开源的资料非常多,研...