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深度学习目标检测原理精讲+实战演练

深度学习目标检测原理精讲+实战演练

  • 1 开发流程
  • 2.1 目标检测问题定义
  • 2.2 目标检测问题方法
  • 2.3 传统目标检测方法基本流程

1 开发流程

项目预研
算法选型
数据集下载和打包
环境搭建
模型训练
模型测试
模型优化

  • 掌握YOLO系列算法、Faster RCNN系列算法、SSD系列算法、文本检测相关的系列算法、多任务网络系列算法
  • 了解相关任务的公开数据集，学习预处理方法和打包方法
  • 了解主流场景，人脸、adas、文本、自然场景下的检测等问题，并进行模型训练和测试。

2.1 目标检测问题定义

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2.2 目标检测问题方法

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直接回归：深度学习
框选：传统 or 深度学习

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one-stage 直接回归得到目标
two-stage 利用候选区得到

2013-2018年深度学习检测方法：
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2.3 传统目标检测方法基本流程

深度学习目标检测原理精讲+实战演练_第10张图片
输入-候选框 ：滑动窗口算法
候选框-特征提取：HOG等，对基本特征进行特征工程得到高阶特征
单类检测，多类别检测等
NMS 非极大抑制 ，输出

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