第七课：目标检测及其在无人驾驶领域的作用

最新推荐文章于 2025-04-13 23:46:40 发布
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分类专栏： 计算机视觉课程导图 文章标签： 目标检测 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ibelieve8013/article/details/83721882
博客涉及目标检测和计算机视觉相关内容，目标检测是计算机视觉中的重要任务，可识别图像或视频中特定目标的位置和类别，计算机视觉则致力于让计算机像人类一样理解和处理视觉信息。

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-无人驾驶视觉环境感知目标检测与分割
qq_36130719的博客
05-10 376
深度学习作为机器学习的一部分，经历了一段时间的发展，现在已经成为研究热 门和趋势，其在计算机视觉领域的应用取得了显著的成绩。本章主要介绍深度学习的 基础理论和常用的卷积神经网络CNN（Convolution Neural Network），为无人驾驶视 觉感知系统的实现奠定理论基础。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-自动驾驶复杂场景下目标检测
qq_36130719的博客
12-16 832
自动驾驶是最近几年计算机科学和机械工程领域研究的热点之一，其目标是实现无 人驾驶车辆的自主行驶。自动驾驶目标检测技术是自动驾驶技术的重要组成部分之一，它 利用图像或传感器数据等方式来检测和识别车辆周围的行人、车辆、交通标志和信号等目 标物体。自动驾驶目标检测在复杂场景下是一个重要挑战。在这种情况下，目标物体数量 增多，形状多样，运动模式复杂，并且环境光照、天气等因素会影响目标检测的准确性和 鲁棒性。在当前越来越复杂的交通场景下，出现了遮挡目标漏检和多尺度目标检测不一致 的问题。
测控技术在汽车中的应用
10-22
测控技术在现代汽车工业中的应用越来越广泛，主要表现在电子控制技术、安全技术、汽车舒适性技术、遥感技术以及环保技术、网络总线技术等方面。对在现代汽车工业中应用的测控技术做了较为全面的分析，形成了在汽车应用中的测控技术网络关系图表，可供汽车制造厂家和汽车电子研发制造单位参考。
无人驾驶中的目标检测--MODNet: Moving Object Detection Network for Autonomous Driving
AI小作坊 的博客
09-20 6454
MODNet: Moving Object Detection Network with Motion and Appearance for Autonomous Driving这里讲视频动作识别中的 two stream networks 框架应用于无人驾驶中的目标检测，视频分析中的 motion and appearance cues 本文的 contributions 主要以下三点： 1
12、目标检测（Object Detection）
Sunshine的博客
08-23 452
目标检测1 目标定位2 Landmark Detection 1 目标定位 分类、定位、检测 标签 损失函数（以均方差为例）： 2 Landmark Detection
无人驾驶感知篇之目标检测（二）
yuan2520的博客
05-01 3443
上一篇文章主要讲述了目标检测的任务、目标检测的分类、目标检测的意义。近年来，因深度学习算法的蓬勃发展，图像领域的目标检测算法取得了重要进展。今天主要讲述下目标检测算法的分类。 目标检测的分类 目标检测的分类可以分为两类：一是，检测目标有无的检测任务 ；二是，精确回归目标检测框的回归任务。图像中主流的目标检测算法分为两类： （1 ) 两步法：先产生候选区域，再对这些候选框进行分类，以及检测框的回归，这类算法总体来说计算量大但精准度高，代表算法有滑动窗口检测、 R-CNN、 ...
目标检测简介
此生不换的博客
09-03 1896
先上git地址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn(也可以上github搜索faster r-cnn，星最多的那个py就是了) 目录 一.目标检测的任务 二.目标检测相关知识 三.传统目标检测算法 四.深度学习目标检测算法 一.目标检测的任务 选择检测窗口 特征提取 分类器 二.目标检测相关知识 Bbox IOU（int...
YOLO目标检测：目标检测技术前沿：探索YOLO目标检测领域的最新技术进展
与传统的分类任务不同，目标检测不仅需要识别对象，还需要确定其在图像中的位置。 目标检测技术通常基于深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）。这些模型通过训练大量标注图像数据集，学习从图像
自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战
weixin_43823175的博客
01-14 8316
自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战 原文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07830.pdf Deep Multi-Modal Object Detection and Semantic Segmentation for Autonomous Driving: Datasets, Methods, and Challenges 摘要 深度学习推动了自动驾驶感知技术的最新进展。为了实现鲁棒和准确的场景理解，自动驾驶汽车通常配备不同的传感器(如相机、激光雷达、雷达
无监督学习在目标检测任务中的应用：一种新的方法用于实现目标检测算法
AI天才研究院
07-25 3808
传统的目标检测算法通常需要大量的标注数据进行训练，例如图像分类、目标定位和目标识别等任务。然而，获取高质量的标注数据成本高昂且耗时费力，尤其是在一些特定领域，例如医学影像分析、遥感图像解译等，标注数据的获取更加困难。为了解决这一问题，研究人员开始探索如何利用无监督学习方法来实现目标检测，即在没有人工标注数据的情况下，让机器自动从数据中学习目标的特征表示和检测方法。本文介绍的基于无监督学习的目标检测算法主要利用了深度聚类的方法。
基于YOLO神经网络的实时车辆检测代码
01-29
基于深度学习的实时车辆检测代码，详情见博客：http://blog.youkuaiyun.com/adamshan/article/details/79193775
无人驾驶感知篇之目标检测（一）
yuan2520的博客
04-30 5824
基本的感知任务有针对动态道路参与者的目标识别、检测和跟踪，涉及计算机视觉和人工智能领 域中的目标检测、 目标跟踪和场景分割任务。今天这篇文章主要讲讲感知方面的目标检测。 1.目标检测任务 目标检测任务主要包含检测是否存在感兴趣目标， 目标语义分类，定位目标位置，以及确定目标所占空间范围等。 目标检测是计算机视觉中的经典任务， 最常见的是二维RGB图像中的目标检测，而无人驾驶车载传感器多样，基于激光雷达、毫米波雷达或者超声波雷达的目标检测也是必不可少的。 2.目标检测的分...
计算机视觉（十六）：目标检测概述
GeniusAng的博客
11-08 1万+
目标检测概述
目标检测：开启智能视觉新时代
bink486的博客
10-10 1092
目标检测作为计算机视觉领域的重要任务，已经在众多领域取得了显著的应用成果。随着技术的不断进步，目标检测算法将变得更加高效、准确和鲁棒，为人们的生活和工作带来更多的便利和安全。未来，我们可以期待目标检测技术在更多领域的创新应用，开启智能视觉的新时代。在当今科技飞速发展的时代，目标检测作为计算机视觉领域的核心任务之一，正发挥着越来越重要的作用。从智能安防到自动驾驶，从工业检测到医疗影像分析，目标检测技术的应用场景广泛而多样。例如，在一张风景照片中检测出汽车、行人、建筑物等不同的物体，并为每个物体标注出其类别。
目标检测（Object Detection）简介
最新发布
u013250861的博客
04-13 2714
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：（1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。（2）定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。
一文读懂计算机视觉「目标检测」的基本原理和主流模型
ZILLIZ
11-14 1249
假设您正在开发一个体育分析系统，需要用到计算机视觉技术。在这个系统中，定位图像或视频中的物体至关重要。在比赛视频中检测和追踪球员可以有效计算特定区域内的球员数量，监控他们在区域间的移动路线，甚至分析他们在关键位置的停留时间。目标检测是一种不仅能识别图像或视频中的物体，而且还能精确定位它们位置的计算机视觉技术。图像分类是给整个图像分配一个标签。与简单的图像分类不同，目标检测则致力于找到物体并通过边界...
什么是目标检测？有哪些应用？终于有人讲明白了
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11-12 2万+
导读：计算机视觉（Computer Vision，CV）是一门教计算机如何“看”世界的学科。计算机视觉包含多个分支，其中图像分类、目标检测、图像分割、目标跟踪等是计算机视觉领域最重要的研究...
机器人抓取（多目标检测）学习笔记一
m0_52785249的博客
09-15 2119
参考论文： Real-world Multi-object, Multi-grasp Deep Grasp: Detection and Localization of Grasps with Deep Neural Networks 将整个抓取过程分解为检测物体位置和更精细的抓取方向分类过程（）
无人驾驶中的 3D 目标检测技术
喜欢打酱油的老鸟
02-16 4483
2020 年 2 月 12 日 14:33 随着全球科技的飞速发展，无论是汽车行业还是其他的各行各业，紧跟时代脚步的重要性都是不容置疑的。近年来，自动驾驶汽车得到了很高的关注，但是理想和现实的差距却犹如天堑。在这样的背景下，我们决定将项目目标放在 Lyft 自动驾驶汽车的 3D 目标检测上。 为什么至今还没有无人驾驶汽车？ 自动驾驶汽车是现代社会讨论最多的的技术之一。尽管许多公司都声称他...
光流法在无人驾驶中的应用：车辆检测与追踪技术
资源摘要信息: "本资源主要探讨了如何使用光流法在无人驾驶场景中实现目标的检测与追踪。具体而言，资源文件以MATLAB为工具，详细介绍了光流法在视频流中的应用，以及如何通过该方法进行车辆等目标的识别和跟踪。...
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