课后了解：目标检测的发展史

最新推荐文章于 2025-01-04 10:04:30 发布
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分类专栏： 目标检测
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本文探讨了深度学习在目标检测领域的应用，重点介绍了基于神经网络的特征提取方法，包括两阶段和端到端的目标检测技术。

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

 在GPU之前，传统的目标检测：

 深度学习中的目标检测（主要是使用了卷积神经网络代替原来的手工特征提取）：

基于神经网络的特征提取，可以分为两类：①两阶段的目标检测；②端到端的目标检测

 

目标检测发展历程
@bangbang的博客
08-06 6702
1. Object Detection Milestones 目标检测的里程碑，一个比较大的分野是在2012, 2012年以前是传统目标检测方法,也称为冷兵器时代。2012年以后随着深度学习的发展，尤其是基于深度学习的检测方法，可以使用GPU作为我们的强悍的武器。 目标检测分为One-stage-detector 和 two-stage-detector,两阶段目标检测器和一阶段目标检测器的区别主要是两阶段检测器提出了proposal（候选框）阶段，在候选框的基础上最终得到物体的预测框。one-sta
第一章 - 第1节-计算机概述 - 课后习题
m0_46192147的博客
06-08 295
冯·诺依曼奠定了现代计算机的体系结构,香农开创了信息论,莫尔推动了集成电路的进步,他们都是计算机和电子技术领域的奠基人或先驱,但都不是人工智能研究的开拓者。模拟计算机与数字计算机一样,都是按照计算机的工作原理来划分的两大类型,反映的是计算机内部数据表示和处理方式的区别。而专业计算机和通用计算机则是按照计算机的应用领域来划分的,反映的是计算机功能和性能的针对性差异。晶体管、集成电路、大规模集成电路分别标志着第二、三、四代计算机的核心元件,反映了电子计算机发展的三个重要阶段,但都不是第一代计算机的特征。
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我爱计算机视觉
08-21 2660
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目标检测架构5年演进全盘点：从R-CNN到RFBNet
weixin_34208283的博客
09-26 1150
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目标检测器技术演进简史
GarryWang1248的博客
12-08 3435
在本文中，我们将探讨目标检测的主题、含义、优势以及许多有趣的地方，我们还将尝试分析目标检测的总体趋势和演变。目标检测任务可以非常简单地表述：什么目标位于何处？目标检测是计算机视觉中的一项关键任务，其目标是识别和定位图像中的各种对象，例如汽车、骑自行车的人和交通灯。这是通过使用坐标（xminx_{min}xmin​yminy_{min}ymin​xmaxx_{max}xmax​ymaxy_{max}ymax​。
你不得不了解的目标检测发展史
Mind_programmonkey的博客
02-07 6478
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![数字图像处理 中文版 第二版 课后答案](http://218.197.149.245/show/news_static/2023-03-22/1.jpg) # 摘要 边缘检测技术是图像处理和计算机视觉领域中的重要分支...最后，展望了边缘检测技术的未来发展方向，包括
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爱写代码的小朋友
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一方面，个性化教学探索成为热点，借助大数据、机器学习技术深度挖掘学生学习行为、兴趣偏好、知识掌握轨迹等数据，构建精准学生模型，据此为学生量身定制学习路径、推送适配学习资源，确保每个学生都能获得最适宜的知识滋养，如科大讯飞开发的智慧教育产品，已在多所学校试点应用，成效初显。同时，智能辅导系统 24 小时在线，随时为学生答疑，学生遇三角函数难题，拍照上传，系统秒回精准解答，配合关联知识点拓展，助力学生即时攻克难题，知识巩固无延迟，让教学流程一气呵成，全方位提升教学效率。一方面，技术持续迭代升级。
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