计算机视觉之目标检测及图像分割方法

最新推荐文章于 2025-07-11 15:25:58 发布
最新推荐文章于 2025-07-11 15:25:58 发布
阅读量3.3k 收藏 15
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Object detection 文章标签： 目标检测 深度学习 RCNN
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Neil_Pan/article/details/78989053
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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.

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
目标检测（Object Detection）和图像分割（Image Segmentation）
qq_40851561的博客
11-08 1297
翻译自原文：What is the difference between Object Detection and Image Segmentation? 目标检测（Object Detection）和图像分割（Image Segmentation） 目标检测-预测包围盒 当我们说到物体检测时，我们通常会说到边界盒。这意味着我们的图像处理将在我们的图片中识别每个人周围的矩形。 边框通常由左上角的位置（2 个坐标，2 coordinates）和宽度和高度（以像素为单位，in number of pixels）
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 08--目标检测
guoxinxin0605的博客
12-12 3113
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 08--目标检测摘要一、目标检测1.1 区域卷积神经网络R-CNN1.2 SPP-NET1.3 Fast R-CNN1.4 Faster R-CNN二、代码总结 摘要 本周计划学习目标检测四种网络类型，从原始的R-CNN、到SPP-NET到Fast R-CNN、Faster R-CNN，网络之间的进化史以及改进 的部分。运行一个目标检测的代码。学习甲状腺评分的论文，了解甲状腺评分规则以及现有的评分类论文。毕设目前完成了开题报告和ppt。 一、目标检测 目标检测就是
图像处理算法（二）：图像分割
最新发布
一碗黄焖鸡三碗米饭的博客
07-11 1046
本文系统介绍了图像分割的基本概念、常见算法及其Java实现。主要内容包括：1) 阈值法、边缘检测、区域生长等传统分割方法的技术原理和适用场景；2) 基于图割和深度学习的现代分割方法；3) 各类算法的优缺点对比分析；4) 通过Java代码示例展示了阈值分割、Canny边缘检测等具体实现。文章指出图像分割作为计算机视觉的基础任务，应根据不同场景需求选择合适方法，并着重分析了传统算法与深度学习方法的差异性。最后提供了进一步学习的资源推荐，为读者实践图像分割技术提供了实用参考。
图像分割（下）&目标检测
JackieloveLily的博客
06-11 785
图像分割（下）&目标检测目标检测实例分割 目标检测 单分类（分类+定位） 多目标： 利用CNN 对图像中的区域进行多分类，以确定当前区域是北京还是哪个类别的目标。 困境：CNN需要对图像中所有可能的区域（不同位置、尺寸、长宽比）进行分类，计算量巨大！ 区域建议： 找出所有潜在可能包含目标的区域； 运行速度需要相对较快；比如：Selective Search在CPU上仅需运行几秒钟就可以产生2000个候选区域。 R-CNN 问题：计算效率低下！每一张图像大约有2k个分区需要卷积网络进行特征提取，重叠
目标检测分割大模型—零样本实现目标检测/图像分割/目标跟踪
weixin_43825188的博客
06-10 3898
Grounding DINO 1.5 在其前身 Grounding DINO 的基础上，通过结合更大的视觉 backbone 扩大模型尺寸，并使用超过2000万的 Grounding 数据获得了丰富的语料，大幅提升了检测精度和速度，且通过Pro和Edge版本分别针对不同应用场景进行了优化。相反，视觉提示提供了一种更直观、更直接的对象表示方法。如工业生产流水线器件检测，交通航运领域的船舶、飞机检测，农业领域的农作物、果蔬检测，生物医学领域的细胞、组织检测，物流领域的货物检测，环境领域的野生动物监测等。
RCNN学习笔记(10)：SSD:Single Shot MultiBox Detector
热门推荐
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
10-04 3万+
之前一直想总结下SSD，奈何时间缘故一直没有整理，在我的认知当中，SSD是对Faster RCNN RPN这一独特步骤的延伸与整合。总而言之，在思考于RPN进行2-class分类的时候，能否借鉴YOLO并简化faster rcnn在21分类同时整合faster rcnn中anchor boxes实现multi-scale的思想而设计出了SSD，这篇blog关于SSD的细节方面整理的很好，以供参考。
深度学习计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割 计算机视觉.pdf
04-21
本文档将详细介绍计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割。 图像分类是计算机视觉技术中最基本的一种，指的是根据图像的特征将其分类到某个类别中。图像分类的步骤包括：输入训练集...
计算机视觉中裂缝检测的数据标注方法：从YOLO目标检测到语义分割
04-06
适合人群：从事计算机视觉领域的研究人员和技术人员，尤其是专注于物体检测和图像分割方向的专业人士。 使用场景及目标：①帮助开发者掌握裂缝检测数据标注的基本技能；②提供实用的操作指南，解决实际工作中遇到的...
计算机视觉：深入了解图像分类、目标检测和图像分割的核心技术
Go__July的博客
07-01 1608
这一领域涉及图像的获取、处理、分析和理解，最终用于从视觉数据中提取有用信息并做出决策。从图像分类到目标检测，再到图像分割，各种任务和技术不断推动着这一领域的发展。经典的网络架构如CNN、ResNet和YOLO为计算机视觉的进步奠定了坚实的基础，未来必将有更多创新和应用涌现。YOLO是一种实时目标检测算法，通过将目标检测任务转化为单一的回归问题，从而实现了在单次前向传播过程中同时预测多个对象的位置和类别。图像分割任务是将图像划分为若干区域，每个区域对应不同的对象或场景的一部分。
运动目标检测及图像分割matlab代码
08-14
在计算机视觉领域，运动目标检测和图像分割是两个至关重要的技术。这两个概念广泛应用于自动驾驶、安全监控、视频分析等多个场景。下面将详细解释这两个概念及其在MATLAB中的实现。 一、运动目标检测 运动目标检测...
深度学习在计算机视觉中的应用：目标检测与图像分割
AI天才研究院
03-24 1025
深度学习在计算机视觉中的应用：目标检测与图像分割 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 计算机视觉是人工智能领域中最为活跃和前沿的研究方向之一。近年来，随着深度学习技术的迅速发展，在目标检测和图像分割等经典计算机视觉任务上取得了突破性进展。目标检测和图像分割是计算机视觉中的两个核心问题，它们在许多实际应用场景中发挥
图像分割__目标检测.zip
02-22
你只看一次：统一、实时的目标检测 You only look once: Unified, real-time object detection (2016) 作者J. Redmon et al. 用于物体精准检测和分割的基于区域的卷积网络 Region-based convolutional networks for accurate object detection and segmentation (2016) 作者R. Girshick et al. 用于语义分割的饱和卷积网络 Fully convolutional networks for semantic segmentation (2015) 作者J. Long et al. 更快速的 R-CNN网络：使用区域建议网络的实时物体检测 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks (2015) 作者S. Ren et al. 快速R-CNN网络 Fast R-CNN (2015) 作者R. Girshick 对精确的物体检测和语义切割更为丰富的特征分层 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation (2014) 作者R. Girshick et al. 使用深度卷积网络和完全连接的CRF进行语义图像分割 Semantic image segmentation with deep convolutional nets and fully connected CRFs 作者L. Chen et al. 用于场景标注的层级特征学习 Learning hierarchical features for scene labeling (2013) 作者C. Farabet et al.
【DL】第 4 章：目标检测和图像分割
sikh_0529的博客
10-06 3071
为了关注每个网络的架构细节，我们在分类问题的直接上下文中查看了模型。在计算机视觉任务的领域中，分类相当简单，因为它为图像分配了一个标签。在本章中，我们将把重点转移到两个更有趣的计算机视觉任务上——对象检测和语义分割，而网络架构将退居二线。可以说，这些任务比分类更复杂，因为模型必须对图像有更全面的理解。它必须能够检测不同的对象以及它们在图像上的位置。同时，任务的复杂性允许更多创造性的解决方案。
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 10--通用场景图像分割
guoxinxin0605的博客
01-09 2994
深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 10--通用场景图像分割摘要一、通用场景图像分割1.11.2二、代码三、A Machine Learning Approach to Predict Thyroid Disease at Early Stages of Diagnosis3.1 摘要3.2 介绍3.3 文献调查3.4数据集的描述3.5 结论 摘要 一、通用场景图像分割 1.1 1.2 二、代码 三、A Machine Learning Approach to Predict Thyroid Dis
计算机视觉 目标分割
mengxianglong123的博客
07-17 3083
一、目标分割简介 1.1 图像分割的定义 1.2 任务类型 1.2.1 任务描述 1.2.2 任务类型 1.3 常用的开源数据集 1.3.1 VOC数据集 1.3.2 城市风光Cityscapes数据集 1.4 评价指标 1.4.1 像素精度 1.4.2 平均像素精度 1.4.3 平均交并比 二、语义分割：FCN和UNet 1. FCN网络 1.1 网络结构 1.1.1 全卷积部分 1.1.2 上采样部分 1.2 跳层连接 1.3 总结 2. Unet网络 三、UNet案例 1.1 任务及数据集简介 1.2
深度学习笔记（5）——目标检测和图像分割
m0_74259787的博客
12-25 933
目标检测与图像分割
万字长文解析：计算机视觉领域的目标检测与图像分割（不断更新）
qq_35837578的博客
09-10 2751
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
littleFourier的博客
01-29 3010
图像分割是计算机视觉领域的任务，旨在将图像划分为不同的区域或物体，使得每个区域具有特定的语义或特征。图像分割的目标是通过将图像划分成有意义的部分，从而更好地理解图像的内容。这有助于识别和分析图像中的对象、场景或结构。
目标检测与分割算法总结
weixin_43118645的博客
03-30 743
RCNN RCNN首次将卷积神经网络应用到目标检测中。算法较为直接，首先在整幅图像中生成2000个兴趣区域，之后用CNN网络识别每一个兴趣区域，并对识别出包含待检测物体的兴趣区域进行合并。 SPP-net 之后提出的SPP-net（spatial pyamid pooling） 空间金字塔池化，它是先对整张图像进行卷积，一次性得到整个图像的特征。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1634308 （这篇文章写得好） Fast-RCNN Fast R-
GroupMamba：优化计算机视觉领域图像分类与目标检测
总结来说，GroupMamba作为一种结合了状态空间模型的计算机视觉模型，在图像分类、目标检测和实例分割等任务上展现出了优越的性能，为解决大型模型的效率和稳定性问题提供了新的思路。对于希望在计算机视觉领域实现高...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值