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深度学习之目标检测（二）—— 常见的传统目标检测算法（Viola-Jones算法 & HOG-SVM算法 & DPM算法 & NMS算法）

传统目标检测算法

  • Viola-Jones(VJ算法)
  • HOG-SVM
  • DPM

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Viola-Jones算法

主要用于人脸检测

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Harr特征

value=白-黑

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Adaboost算法

是集成学习的一种方法

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在深度学习算法火热之前，Adaboost算法属于工业界/学术届 经常会使用到的一种方法

 

HOG+SVM算法

主要用于行人检测

Opencv实现

 

HOG+SVM同样采用传统的目标检测算法这样一个基本流程来进行目标检测，区别就在于采用了HOG特征和SVM分类器这两种方法代替VJ算法中的Harr特征和Adaboost分类器

对于候选框的提取同样采用滑动窗口来进行

而最终候选框的过滤同样采用NMS算法来进行候选框的过滤

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HOG特征

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SVM

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DPM算法

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DPM算法是HOG的拓展，利用SVM训练得到物体的梯度。DPM计算速度比HOG+SVM快

DPM算法是传统目标检测算法的巅峰之作

 

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NMS算法

NMS算法，非极大值抑制算法

 

目的：为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置

思想：选取那些邻域里分数最高的窗口，同时抑制那些分数低的窗口

 

候选框是通过滑动窗口来生成的

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soft-NMS算法

NMS算法的改进

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