Baseline 模型学习
物体检测算法
物体检测是计算机视觉中的一个核心任务,其目的是识别和定位图像或视频帧中的物体。这项技术被广泛应用于诸多领域,包括但不限于自动驾驶、安防监控、医学影像分析、无人机技术以及增强现实/虚拟现实(AR/VR)。下面是对物体检测流程的一些关键概念和步骤的详细说明:
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输入
- 图像或视频帧:物体检测算法通常从一张静态图像或视频帧开始。输入图像可以是任何尺寸,但通常会经过预处理(如缩放)以便适配模型的输入要求。
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特征提取
- 卷积神经网络 (CNN):CNN 是一种广泛使用的深度学习模型,用于提取图像中的层次特征。早期的层通常捕捉边缘、纹理等低级特征,而较深的层则学习更抽象、复杂的模式。
- 特征金字塔 (Feature Pyramid):为了检测不同大小的物体,一些先进的算法(如 Feature Pyramid Networks, FPN)利用多尺度特征图来增强模型在不同物体大小上的表现。(特征金字塔)
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候选区域生成
- 选择性搜索 (Selective Search):这是一种传统的候选区域生成方法,它根据颜色、纹理、形状等属性对图像进行分割,然后合并相似区域以形成候选框。
- 区域提议网络 (Region Proposal Network, RPN):在 Faster R-CNN 中,RPN 使用 CNN 提取的特征图生成候选区域,这种方式大大提高了检测速度。
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区域分类与边界框回归
- 分类任务:对于每个候选区域,模型需要判断其中是否包含特定类别的物体。这通常通过一个分类器(如 softmax 分类器)来完成。
- 回归任务:如果候选区域确实包含物体,则需要调整候选框的位置和大小以更准确地包围物体。这一过程称为边界框回归。
- 多任务损失函数:训练过程中,模型需要同时最小化分类误差和边界框回归误差,以达到最佳的检测效果。
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非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS)
- NMS:在检测阶段,可能有多个候选框覆盖同一物体,NMS 用于选择具有最高置信度得分的框,并删除那些与之高度重叠的框。