计算机视觉之目标检测及图像分割方法

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#目标检测 #深度学习 #RCNN

本文探讨了目标检测的三种方法，包括基于传统特征、RCNN系列和CNN回归的算法，如YOLO和SSD。接着介绍了图像分割，特别是实例分割，如Mask-RCNN，它结合了目标检测和分割。提供了相关的参考文献链接。

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1.目标检测

现在的目标检测方法主要分为三类：

（1）基于传统手工特征的目标检测方法

（2）基于RCNN的目标检测方法
代表算法有RCNN，SPP-Net, Fast-RCNN，Faster-RCNN

（3）基于CNN回归的目标检测方法
代表算法有YOLO，SSD

2.图像分割

图像分割包括语义分割和实例分割，分割就将对象在像素级别上进行提取。

这里写图片描述

（1）图像语义分割
代表型算法有：Fully Convolutional Networks， Fully Connected Conditional Random Fields+FCN，CRF+RNN

（2）图像实例分割
实例分割即进行目标检测+分割，代表型算法有Mask-RCNN

参考文献及链接：
（1）目标检测-RCNN系列
http://blog.youkuaiyun.com/linolzhang/article/details/54344350

（2）基于卷积神经网络的目标检测综述
Zhiqiang, W., & Jun, L. (2017). A review of object detection based on convolutional neural network.

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计算机视觉 目标分割
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在这部分，我们需要明白以下几个最核心的问题：（1）. 目标检测与图像分割的定义，研究的内容。（2）. 我们需要明确：计算机视觉是一门工程。从计算机视觉的工程的角度上来说：目标检测与图像分割可以解决什么问题？（3）. 这两个问题，到底难在哪里？（4）. 在工程上，通过案例学思想：目标检测与图像分割可以用来解决什么问题？以案例说明（1）. 跟Dijango/Flask/FastAPI之类的Python后端框架结合做开发（2）. 跟C#+.Net结合做开发。
计算机视觉之图像分割
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01-29 3011
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