无人区2号
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目标检测概述

一、目标检测问题定义

        在图片中对可变数量的目标进行进行查找和分类。

目标检测概述_第1张图片

 二、目标检测的难点：

        1、目标的种类和数量问题。

        2、目标的尺度问题：例如人脸检测中密集人群下的极小人脸检测。

        3、外在环境干扰问题：光照变化，遮挡，图像质量等。

三、目标检测的流程

        基于机器学习的目标检测算法基本流程有两类。途中上面一条路径表示two-stage的方法，下面一条路径表示one-stage的方法。

目标检测概述_第2张图片

 

         这样一个框架同样适用于传统的目标检测算法，区别在于特征提取的时候是采用神经网络还是手动设计的特征。

 四、传统的目标检测算法

        Viola-Jones

        HOG+SVM

        DPM

        ….

五、基于深度学习的目标检测算法

目标检测概述_第3张图片

六、传统的目标检测算法VS深度学习目标检测方法

        手动设计特征                                         深度网络学习特征

        滑动窗口                                                Proposal或者直接回归

        传统分类器                                             深度网络

        多步骤                                                    端到端

        准确度和实时性差                                  准确度和实时性高

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