目标检测之特征提取

最新推荐文章于 2023-05-04 17:47:03 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： 特征提取 目标检测之特征提取 hog特征 haar特征 lbp特征
运动目标检测与边界提取：cvFindContours和cvBoundingRect
ZwdvIot的博客
09-21 136
运动目标检测和边界提取是计算机视觉中的重要任务之一，它们可以用于目标跟踪、行为分析和视频监控等应用。在本文中，我们将介绍两个常用的函数，即cvFindContours和cvBoundingRect，它们可以帮助我们检测出运动目标并提取其边界。接下来，我们可以通过将当前帧与背景模型进行比较，计算像素级的差异来检测出运动目标。通过阈值处理和形态学操作，我们可以进一步处理差异图像，以得到二值图像，其中包含了运动目标的轮廓。cvFindContours函数通过传入二值图像和一些参数，可以检测出图像中的轮廓信息。
目标检测常用特征类型提取
01-06
本文介绍图像识别和目标检测中常用的特征，分别是Haar（哈尔）特征、LBF（local binary pattern）特征、HOG（histogram of orientation gradient）特征共 三种。 一、Haar特征 参考链接https://blog.youkuaiyun.com/u013403054/article/details/78461083 1、Haar特征最先由Paul Viola等人提出，后经过Rainer Lienhart等扩展引入45°倾斜特征。Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征   模板。OpenCV（2.4.11版本）所使用的共
目标检测的图像特征提取
lucky_greenegg的专栏
09-15 1万+
转自：http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/7929348 作者：zouxy09   目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征 1、HOG特征：        方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局
目标检测模型YOLOv3之提取特征
Wenweno0o的博客
12-13 6471
图像分类的章节中，我们已经讲解过了通过卷积神经网络提取图像特征。通过连续使用多层卷积和池化等操作，能得到语义含义更加丰富的特征图。在检测问题中，也使用卷积神经网络逐层提取图像特征，通过最终的输出特征图来表征物体位置和类别等信息。 YOLOv3算法使用的骨干网络是Darknet53。Darknet53网络的具体结构如下图所示，在ImageNet图像分类任务上取得了很好的成绩。在检测任务中，将图中C0后面的平均池化、全连接层和Softmax去掉，保留从输入到C0部分的网络结构，作为检测模型的基础网络结构，也称为
目标检测（四）传统目标检测与识别的特征提取——基于部件的可变形模型（DPM）的目标检测原理
qq_40959462的博客
05-19 3276
DPM（Deformable Part Model），正如其名称所述，可变形的组件模型，是一种基于组件的检测算法，这种模型非常地直观，它将目标对象建模成几个部件的组合。比如它将人类视为头部/身体/手/腿的组合。...
人工智能-项目实践-信息检索-使用深度学习网络（目标检测/特征提取/特征匹配）建立的图像精准检索系统
最新发布
02-29
使用深度学习网络（目标检测/特征提取/特征匹配）建立的图像精准检索系统 整体说明 系统的实现背景基于：阿里天池的淘宝直播商品识别竞赛，直达链接；项目中的演示数据也是出于这里。可以将该竞赛理解为：输入直播...
目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征
05-23
"目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征" 目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征是指通过 Histogram of Oriented Gradient（方向梯度直方图）特征对图像进行特征提取，以便实现目标检测。这种方法通过计算和统计...
切片图象中的多目标检测及特征提取 (1992年)
05-10
描述了一个多目标检测及特征提取的新方法.它是在边界跟踪过程中,自动确定一个包含目标区域的虚拟矩形窗口,利用差分技术提取窗口内的目标区域的同时;将其抹去.当处理完整幅切片图象时,能获得切片图象上存在的目标个数...
基于C++的使用Felzenszwalb HOG特征提取器实现目标检测
04-19
在这个项目中，我们专注于使用C++编程语言和Felzenszwalb提出的HOG（Histogram of Oriented Gradients，导向梯度直方图）特征提取器来实现目标检测。下面我们将详细探讨这个主题。 1. **C++编程语言**：C++是一种...
自动驾驶汽车视觉- 图像特征提取与匹配技术
williamhyin的博客
04-18 4245
Feature detection and matching Github: https://github.com/williamhyin/SFND_2D_Feature_Tracking Email: williamhyin@outlook.com 特征提取和匹配是许多计算机视觉应用中的一个重要任务，广泛运用在运动结构、图像检索、目标检测等领域。每个计算机视觉初学者最先了解的特征检测器几乎都是...
目标检测（三）传统目标检测与识别的特征提取——基于HOG特征的目标检测原理
qq_40959462的博客
05-10 4780
HOG特征与SVM分类器结合，已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测，HOG的核心思想是所检测的局部物体外形能够被光强梯度或边缘方向的分布所描述。通过将整幅图像分割成小的连接区域，称为cells，每个cell生成一个方向梯度直方图或者cell中像素的边缘方向，这些直方图的组合可表示出所检测目标的目标的HOG特征。...
目标追踪---deepsort训练特征提取网络模型
热门推荐
didiaopao的博客
09-13 3万+
前言 deepsort之所以可以大量避免IDSwitch，是因为deepsort算法中特征提取网络可以将目标检测框中的特征提取出来并保存，在目标被遮挡后又从新出现后，利用前后的特征对比可以将遮挡的后又出现的目标和遮挡之前的追踪的目标从新找到，大大减少了目标在遮挡后，追踪失败的可能。 一、特征提取网络 首先上特征提取模型的代码。特征提取的模型有很多，可以替换特征提取模型网络。 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.f...
【目标检测】Haar-like特征检测简介
All_In_gzx_cc的博客
05-04 2992
实际上，训练级联分类器的目的就是为检测时更加准确，Haar分类器的检测体系是以现实中的一幅图像作为输入，然后对图像中进行多区域，多尺度的检测. 所谓的多区域，是对图像划分多块，对每个块进行检测。由于训练时用的照片只有20 * 20左右的小图像，所以对于大的人脸，还需要进行多尺度的检测，多尺度检测机制一般有两种策略，一种是不改变搜索窗口的大小，而不断缩放图像，这种方法需要对每个缩放后的图像进行区域特征值的运算，效率不高。如下图所示：原图像中，有A，B，C，D四块区域，其中a，b，c，d表示D区域的四个顶点。
【目标检测】9、Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection
呆呆的猫的博客
04-24 2961
摘要 本文建立了一个“无锚点特征选择模型”（feature selective anchor-free，FSAF），是一个简单有效的针对单目标检测的模块。 可以探入具有特征金字塔结构的单目检测器 FSAF模型打破了一般的基于anchor的目标检测的缺陷： 启发式引导特征选择 overlap-based锚点采样 FSAF模型的一般机制：将在线特征选择应用于多级无锚点分支的训练 无锚点分支和特征金.........
小目标检测——特征金字塔网络（FPN）
bananalone的博客
05-09 3848
论文： Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔网络（FPN）1. 介绍2. 网络结构2.1 自下而上的通道2.2 自上而下的通道2.3 横向连接3. 核心思想引用 1. 介绍 （a）图像金字塔对原图对原图进行上采样和下采样得到不同尺度的图像，然后分别对不同尺度的图像做卷积得到特征图（feature map），这样做明显很耗时。 （b）只用到了最高层的特征，越高层特征图语义信息越丰富，但是分辨率会降低，这样网络会不可避免的忽略小目标，比如R-C
OpenCV3特征提取与目标检测之HOG（一）——HOG的概述与原理
知来者逆的博客
01-01 2万+
HOG原下概述与代码
ATSS : 目标检测的自适应正负anchor选择，很扎实的trick | CVPR 2020
晓飞的算法工程笔记
03-23 1009
论文指出one-stage anchor-based和center-based anchor-free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(Adaptive Training Sample Selection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的anchor box作为正样本，在不带来额外计算量和参数的情况下，能够大幅提升模型的性能，十分有用   来源：晓...
个人喜欢的关于模式识别、机器学习、推荐系统、图像特征等方面个人主页及博客
xiaolu的专栏
11-22 1301
目标检测、识别、分类、特征点的提取 David Lowe：Sift算法的发明者，天才。 Rob Hess：sift的源码OpenSift的作者，个人主页上有openSift的下载链接，Opencv中sift的实现，也是参考这个。 Koen van de Sande：作者给出了sift,densesift,colorsift等等常用的特征
图像融合提升地面目标检测与特征提取效率
图像融合在地面目标检测及特征提取中的应用研究是一篇探讨如何有效利用多传感器数据，特别是光学和红外图像数据，提升遥感领域信息处理能力的重要论文。作者罗有敢在攻读硕士学位期间，针对国防科学技术大学的信息与...
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