目标检测前言

最新推荐文章于 2025-09-04 08:24:21 发布
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#目标检测 #人工智能 #计算机视觉 #知识点

One-Stage：

例如SSD、YOLO

基于anchors直接进行分类以及调整边界框

优点

检测速度快

Two-Stage：

例如Faster-RCNN

1）通过专门模块去生成候选框（RPN 全称是Region Proposal Network，中文称为区域建议网络），寻找前景以及调整边界框（基于anchors）

        前景：我们所需要检测的目标都归于前景，不敢兴趣的都属于背景。

2）基于之前生成的候选框进行进一步分类以及调整边界框（基于proposals）

优点

检测更准确

2025目标检测新方向：弱监督目标检测的最新论文研究与应用
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
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2025目标检测新方向：弱监督目标检测的最新论文研究与应用 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文聚焦2025年弱监督目标检测新方向，阐述其基础概念，包括弱监督学习定义、标注形式及面临的定位不准等挑战。介绍最新论文研究的多种算法，如基于点标注的算法等，还涉及相关模型、应用领域，以及评价指标、数据集、实现工具框架，分析未来趋势与补充挑战及解决方案，为该领域研究提供全面参考。
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
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计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
One-stage Detection YOLO 与 SSD对比
ckqsars的博客
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作为在one-stage Detection领域中，存在两类领军级别的检测器，大部分的one-stage的检测器都或多或少能看到这两者的影子，这两个就是YOLO()和SSD
Two stage目标检测算法和One stage目标检测算法的区别（附图片）
weixin_45074568的博客
03-14 2341
1.Two stage目标检测算法 ​ 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。 ​ 任务：特征提取—>生成RP—>分类/定位回归。 ​ 常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 2.One stage目标检测算法 ​ 不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。 ​ 任务：特征提取—>分类/定位回归。 ​ 常见
two-stage与one-stage目标检测算法概览
凌桑的自我修养--You are the Eternity
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two-stage检测算法 1、特点 1）主干网络为CNN，提取卷积特征； 2）最早由rgb提出，典型代表为R-CNN； 3）是一种端到端的目标检测算法（基于RPN网络）； 4）准确度高，速度相对one-stage慢； 2、检测流程 简单来说，就是首先产生候选区域，然后提取CNN特征，再进行区域分类和位置精修。 3、常见算法 代表算法有：R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN...
目标检测模型——One stage（YOLO v5的模型解析及应用）
樱缘之梦
12-30 8682
1. 简介 2. 原理 3. 模型解析 下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov3 该地址中已包含简单调用，可作为简单参考。 3.1.文件内容解析 从上述地址下载文件，解压之后，获得如下文件： data：数据文件夹 ————hyps：超参数文件 ————images：yolo v5测试的两张图片，zidian.jpg，bus.jpg ————各项数据集的yaml文件，里边包括存储路径path、train、val、...
【目标检测系列】一、One-Stage/Two-Stage目标检测算法概述
traveller的博客
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One-Stage/Two-Stage目标检测算法概述
小目标检测挑战：行人、交通标志与低矮障碍物
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小目标检测挑战：行人、交通标志与低矮障碍物​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕行人、交通标志与低矮障碍物的小目标检测展开，分析了三类目标的特点及检测挑战，如行人小目标像素少、易受背景和光照遮挡影响，交通标志小目标受角度距离影响，低矮障碍物受地面背景干扰等。还探讨了解决思路、通用挑战、常用算法、数据集作用、实际应用案例及未来发展方向，包括多模态融合、无监督学习等技术的应用前景。
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基于matlab使用主动声纳系统进行水下目标检测
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一、前言 此示例演示如何模拟具有两个目标的主动单基地声纳方案。声纳系统由各向同性投影仪阵列和单个水听器元件组成。投影仪阵列呈球形。反向散射信号由水听器接收。接收到的信号包括直接和多路径贡献。 二、水下...
目标检测算法发展史
master_hunter的博客
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目标检测无非做两个事情，一是检测出该目标在图片或者视频里面所处的位置以及该目标的类别。二是对于有多个目标的图片，检测出所有目标所处的位置及其类别。那么对于第一个要解决的问题，我们可以来了解具体需要干什么事情。
目标检测的进阶-one stage
进击的扛把子
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文章目录前言Stage它们的主要区别one-stageSSD网络结构图特点损失函数YOLOv1网络结构图特点损失函数优缺点YOLOv2网络结构特点损失函数优缺点YOLOv3网络结构Darknet-53特点two-stageAnchoranchor-free 和 anchor-based 优缺点anchor boxanchor freeInference 前言 上一章介绍了目标检测的入门，这一章就目标检测近些年的发展做一个介绍。 关于目标检测具体怎么分，谁和谁一家其实有两种分类：基于anchor和stage。
[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（五）YOLO：目标检测的另一种打开方式
zhangxu
08-09 3441
从时间轴上看，YOLO（YOLO v1）的提出在R-CNN，SPP-Net，Fast R-CNN和Faster R-CNN之后，论文题目是《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》，从某种意义上说，YOLO的提出，从另一各方面定义了基于CNN的目标检测任务的基本方法。 --------------------- 版权声明：本文为优快云博主「chaibubble」的原创文章，遵循CC 4.0 by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接
One-Stage论文经典：SSD: Single Shot MultiBox Detector论文解读
sunny0660的博客
01-27 520
Table of Contents 前言 论文基本信息 论文背景以及基本思想(Motivation & Contribution) 算法基本流程 算法细节 实验结果 小结 前言 SSD作为One-Stage系列的论文，如今已经作为基本网络被广泛应用于物体检测中，也很多网络结构是建立在其基础上的改进网络。 当前的Objection Detection架构的两个派系： Two-Stag...
One-Stage与Two-Stage的比较
qq_16009377的博客
04-19 4424
这里写目录标题简介优缺点主要算法 简介 在基于深度学习算法的目标检测算法主要分两类：One-Stage与Two-Stage。One-Stage与Two-Stage是两种不同的思路，其各有各的优缺点。 One-Stage     主要思路：直接通过卷积神经网络提取特征，预测目标的分类与定位； Two-Stage     主要思路：先进行区域生成，即生成候选区域（Region Proposal），在通过卷积神经网络预测目标的分类与定位；      优缺点 优缺点 One-Stage Two-Stag
【目标检测】目标检测概述
尊新必威的博客
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1.目标检测简介 1.1 one-stage和two-stage 1.2 two-stage 1.3 one-stage 1.4one-stage和two-stage对比 2.目标检测课程计划
pytorch目标检测篇：0.目标检测前言
fun1024
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【深度学习】目标检测综述
xj154466的博客
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前言 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Regio...
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在前言部分，介绍了目标检测在计算机视觉领域的重要性，特别是对于实际应用如无人驾驶的关键作用。目标检测不仅需要识别图像中的目标，还需要确定它们的位置，是一项复杂且具有挑战性的任务。近年来，目标检测算法...
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