目标检测框架,目标检测

目标检测框架,目标检测

2D目标检测是一个比较成熟的领域，相关的目标检测框架有很多，比如Detection2、MMDetection等。 基于这些目标检测，研究人员可以快速实现他们的想法，而无需花费大量精力进行工程开发。之前的目标检测工作重复使用分类器停止进行检测。 相反，我们将对象检测框架视为空间分段边界框和相关类概率的回归问题。 单个神经网络在一次评估中直接从完整图像预测边缘

╯０╰ 可见，目标检测在日常生活中有很多重要的应用，并且它在CV实现中的地位也非常重要，因此这是一个竞争激烈的领域。 目前目标检测框架有很多，各有特点。 根据实际使用中的计算机视觉目标检测的框架和流程，我接触机器视觉的时间并不长，对机器学习在目标检测方面的框架和流程有了一个大概的了解。

YOLOX在YOLO系列的基础上做了很多有趣的工作。其主要贡献是：在YOLOV3的基础上，引入了"DeCoupledHead"、"DataAugmentation"、"AnchorFree"和"SimOTA样本匹配"。本文主要介绍了六种基于区域提取的目标检测算法。上述方法基本分两步实现。首先，候选区域是Ex进行牵引，然后进行目标检测。 常见的缺点是实时性能不够。如果你想提高检测的实时性能，你必须考虑另一类主要的计算。

如果你问同学你需要什么样的目标检测识别框架，我相信性能好、速度快、易用这三个关键词可以覆盖99%的需求。下面我们逐一展开，看看SimpleDetcan在这方面能做什么。 它和其他开源框架目标检测的优点是许多计算机视觉应用的基础，例如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。 大多数现代目标检测器的框架是两阶段的，其中目标检测定义为

￣□￣｜｜ 近日，商汤科技与香港中文联合开源了基于PyTorch的开源目标检测工具包dmmDetection，该工具包属于香港中文大学多媒体实验室open-mmlab项目的一部分。 自毕业以来，该工具包还接触过各种目标检测框架。 从开始见证TensorFlow的崛起，到Pytorch占据人工智能市场半壁江山，再到目前的MMDetection、OneFlow、MindSpore等独立学习框架，也证明了中国的人工智能技术已经