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深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程

目录

Viola-Jones

HOG+SVM

DPM

NMS

Soft-NMS

传统目标检测方法基本流程

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第1张图片

候选框滑动窗口

特征 计算机视觉和模式识别的一些方法 基于颜色，形状，一些中高层次语义的方法 PCA降维

低层特征  基于颜色，形状

基于低层特征机器学习的特征

将低或中层次的进一步提取

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第2张图片

Viola-Jones

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第3张图片

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第4张图片

积分图特征

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第5张图片

HOG+SVM

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第6张图片

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第7张图片

HOG用在灰度图上，Gamma对值根号求解数据变小作用是平滑

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第8张图片

对行人和背景做二分类的处理

DPM

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第9张图片

DPM在传统的检测算法中效果最好的，实际上是对HOG的扩展

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第10张图片

得到27维的特征，对其类似PCA降维

直接累加效果较好，比HOG+SVM的速度度

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第11张图片

响应图表示是检测目标的可能性，即能量图，能量大则目标的可能大

NMS

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第12张图片

按得分排序，分类后会有一个概率值 

Soft-NMS

深度学习之目标检测 第3章 传统目标检测方法基本流程_第13张图片

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