目标检测1——History

最新推荐文章于 2022-08-04 15:04:19 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 计算机视觉 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lgmmgl/article/details/105876488
本文概览了目标检测领域二十年的发展历程及关键技术，依据Object Detection in 20 Years: A Survey一文，采用思维导图形式展示，便于读者快速了解该领域的全貌。

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

本系列主要是对目标检测的发展历程和关键技术进行概括和分类，全部来自 文章 “Object Detection in 20 Years: A Survey” （地址https://arxiv.org/abs/1905.05055v2），为了便于一览全貌，以思维导图的方式展示。

Keras深度学习实战（14）——从零开始实现R-CNN目标检测
盼小辉丶的博客
07-17 8439
R-CNN 是基于候选区域的经典目标检测算法，其将卷积神经网络引入目标检测领域。本文首先介绍了 R-CNN 模型的核心思想与目标检测流程，然后使用 Keras 从零开始实现了一个基于 R-CNN 的目标检测模型，最后介绍了非极大值抑制用于移除相似的预测边界框。.........
多目标检测算法在安防监控中的实战应用
最新发布
AI算力网络与通信的博客
06-05 948
本文旨在全面介绍多目标检测技术在安防监控系统中的实际应用，包括技术原理、实现方法和应用场景。我们将重点关注基于深度学习的方法，特别是YOLO系列算法在实际监控场景中的表现。文章首先介绍多目标检测的基本概念，然后深入解析YOLO算法的原理和实现，接着通过实际案例展示其在安防监控中的应用，最后讨论面临的挑战和未来发展方向。多目标检测：在图像或视频中同时检测和识别多个不同类别的目标对象安防监控：利用视频监控技术进行安全防范和异常行为检测的系统：一种实时目标检测算法，以其高效性著称多目标检测。
Object Detection 目标检测 思维导图 xmind格式
02-22
目标检测思维导图及目标检测论文推荐阅读大纲，文件为xmind格式，阅读的同学建议下载一个xmind软件来打开。 文件中我已经详细注明了论文的顶会出处以及发表年份，还有论文的详细名称。 希望和大家一起学习，进步。
目标检测算法思维导图
sunny
09-07 1716
在目标检测领域，有这样一张图，可以一步一步慢慢跟着走。 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33277354 https://blog.youkuaiyun.com/l7H9JA4/article/details/79620247 ...
收藏！最强目标检测、行人检测算法思维导图
小白学视觉
05-19 504
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目标检测算法集锦YOLO性能对比行人识别-深度学习算法思维导图笔记行人识别-机器学习算法思维导图笔记下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟...
传统目标检测方法和R-CNN总结思维导图
weixin_42353099的博客
04-04 660
目标检测的任务： 传统目标检测的方法： 基于以上，R-CNN出世
C4W3总领思维导图『 吴恩达深度卷积网络：目标检测 | Object detection-WEEK3 』
z
03-27 124
yolo目标检测软件 c语言,深度学习目标检测之——YOLO-v3目标检测（windows端调用）...
weixin_36481965的博客
05-20 1989
前言目前基于深度学习的目标检测越来越火，其准确度很高。笔者采用Yolo-v3实现目标检测。Yolo-v3基于darknet框架，该框架采用纯c语言，不依赖来其他第三方库，相对于caffe框架在易用性对开发者友好(笔者编译过数次caffe才成功)。本文基于windows平台将yolo-v3编译为动态链接库dll,测试其检测性能。New, python接口的YOLO-v3, !!!, 走过不要错过为了...
多目标追踪——简介
weixin_43129599的博客
04-17 2978
Reference： 1.matlab关于多目标追踪的讨论： https://www.mathworks.com/help/fusion/ug/introduction-to-multiple-target-tracking.html 1.多目标追踪做了什么？ 多目标追踪可分为三步：检测、匹配、更新。 检测指使用一个或多个传感器从多个目标生成多个观测值。 匹配指如何将多个观测值分配给目标。 更新指使用观测值更新目标状态。 2.对于目标应该考虑什么？ 考虑其数目与状态，所谓状态是指运动学相关的参数或属性，如速
树莓派zero+mysql_树莓派zero图像分类与目标检测——深度学习部署
weixin_42127937的博客
01-19 1356
知乎视频​www.zhihu.com四、深度学习部署4.1 单片机简介4.1.1 硬件简介树莓派zero w在用树莓派部署深度学习过程中，我们选用树莓派zero w作为主要设备，树莓派zero w是树莓派系列最为基础的设备，搭载树莓派linux系统下，可以很好的运行程序。同时它还包括了wifi模块与蓝牙模块，方便pc与树莓派之间数据的传输。树莓派zero主要参数如下：博通 BCM2835 芯片 1...
通用目标检测的深度学习综述v4-20190822.pdf
08-28
通用目标检测的深度学习综述v4，2019年8月份最新版，深度学习，机器学习
目标检测论文导图
qq_39068872的博客
03-14 545
两阶段改进方法 改进结构图（R-FCN，ME R-CNN，Couplenet） 优化训练策略（hard example mining，a-fast-rcnn） 上下文推理 S. Gidaris and N. Komodakis. Object detection via a multiregion and semantic segmentation-aware CNN model. I...
目标检测思维导图
qq_45720073的博客
08-04 292
目标检测思维导图
目标检测算法综述
一个金牛座 的程序员
03-05 1363
一、目标检测 所谓目标检测就是讲图片或视频中的目标与其他不感兴趣的事务进行区分，从而判断目标是否存在 二、目标检测的发展 注：2013年以前的主要是传统的目标检测算法，2013年以后主要是基于深度学习的目标检测算法。 三、传统目标检测算法 1、Viola-Jones分类器算法： 算法要点： 1.1、使用类Haar输入特征：...
基于深度学习的目标检测算法思维导图
小熊猫的博客
06-05 2980
在计算机视觉领域，目标检测一直是一种处于非常火热的状态，尤其是卷积神经网络CNN出现后，出现了各种基于CNN的目标检测算法，在此根据所看到或者所了解的论文进行个人汇总，以思维导图的模式进行记录整理，同时在2019年anchor-free算法的出现刷新了我的惯有思路，可能会是目标检测的大方向，毕竟大道至简，之前基于anchor的算法，不仅参数众多，而且训练复杂，如果想要完整的PDF或者XMIND文...
目标检测学习笔记——综述
s000da的博客
05-22 401
阅读资料 阅读情况 基于深度学习的目标检测算法综述 以此为基础在看，针对不同算法，具体再查资料补充着看 综述论文 干货 | 基于深度学习的目标检测算法综述 干货 | 目标检测入门，看这篇就够了（已更完） 综述论文 积累： 干货 | 基于深度学习的目标检测算法综述 干货 | 基于...
吴恩达 深度学习 deeplearning.ai 学习笔记( 4.2) 目标检测
midori的博客
08-15 475
图片检测问题： 分类问题：判断图中是否为汽车； 目标定位：判断是否为汽车，并确定具体位置； 目标检测：检测不同物体并定位。 1.目标定位 输出： 存在的对象(c1行人，0 or 1;c2 汽车，0 or 1 ; c3摩托车，0 or 1 ) 定位框：(bx,by,bh,bw) 2.特征点检测 判断动作姿态，识别人物表情等 输出： 特征点坐标 (x,y) 3.目标检...
目标检测学习路线（精华版）
03-29 1526
图 目标检测学习路线
目标检测算法回顾之发展概览
xiaobaizaza_Ry的博客
05-23 9091
目标检测算法的发展时间线发展历史轴（时间轴线图）算法方法概览（思维导图） 发展历史轴（时间轴线图）
脱毛目标检测
03-18
### 关于目标检测中的脱毛模型 在计算机视觉领域，目标检测是一种常见的任务，其目的是识别图像或视频中感兴趣的对象并标注它们的位置。对于特定的应用场景——如“脱毛”的目标检测，可以通过构建专用的深度学习模型来完成。 #### 模型架构的选择 目前主流的目标检测框架包括 Faster R-CNN、YOLO 和 SSD 等。这些模型能够高效地处理复杂的物体检测任务，并且可以根据具体需求进行调整和优化。在未来的发展趋势上，模型的设计可能会更加注重灵活性和自动化程度[^1]。这意味着未来的模型可能不再依赖人工设定的假设条件，而是通过更智能化的方式自动适应不同的应用场景。 #### 训练过程的表现分析 当训练一个用于脱毛的目标检测模型时，可以从以下几个方面评估其性能： - **训练损失**：观察到该指标从初始值大约 1.4 下降到最终约为 0.2 的水平，说明模型成功学到了有用的特征表示[^2]。 - **训练准确率**：这一数值由最初的 0.4 提升至接近完美分类的状态 (即近似等于 1)，进一步证实了模型的学习能力得到了有效发挥。 - **验证损失与准确率的变化情况**同样显示出积极的结果，在经历了一定时期的不稳定之后趋于稳定下降以及稳步增长的趋势分别达到了较低点位数级(约小于等于0 .2 ) 及较高精度范围之内 (> ~95%) 。 这些现象共同表明所建立起来得体系不仅限于记忆已知样本信息 , 同样具备较强泛化能力去应对未知情形下输入数据源 ^[2]. #### 实际应用案例探讨 考虑到实际操作层面的需求, 使用 VBScript 结合 COM 组件提供了一个简单易行解决方案的例子被提及出来 [^3]. 尽管这个例子本身并不直接关联到机器学习或者人工智能范畴内的技术细节讨论之中; 它却很好地体现了如何巧妙利用现有资源达成既定目标的理念 —— 即使某些手段看似有些过度杀鸡焉用牛刀之嫌但从效率角度来看却是合理可行甚至极具创意性的做法. 针对具体的 “脱毛” 场景而言，则需考虑收集足够的标记好相应部位图片组成高质量的数据集合供后续算法开发人员用来训练合适的神经网络结构进而形成定制版应用程序满足特殊业务逻辑下的精确度要求. ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models def create_model(input_shape): model = models.Sequential() # 添加卷积层 model.add(layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 更多隐藏层... return model # 假设我们已经有了准备好的数据集 X_train, y_train model = create_model((height,width,channels)) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs) ```
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