最新的目标检测算法,单阶段目标检测算法

最新的目标检测算法,单阶段目标检测算法

两阶段目标检测算法一般采用算法（selectivesearchorregionssuggestionnetwork等）从图像中提取候选框，然后对候选框目标进行二次校正得到检测结果。代表性算法包括：R-CNN、SPP-Net、FastR-CNN，[1]learningtargetdetectionfromscratch：YOLO算法详细讲解BlueBookIsAllYouNeed3426TargetdetectionThegoaloftargetdetectionistodetectthepositionandboundingboxofthetargetintheimageorvideo,目标检测算法-YOLO系列-YOLOV107-18Thisresourceisforme

ˋ▽ˊ 1.传统目标检测算法：Cascade+Haar/SVM+HOG/DPM；2.Candidatewindow+deeplearning分类：通过提取候选区域，并根据deeplearning方法对相应区域进行分类Cascade，如：RCNN/SPPFastDis旨在替代yolo-fastest系列算法，相比业界现有的轻量级算法目标检测算法，例如yolov5n、yolox-nano、nanoDet、pp-yolo-tiny、FastestDet和这些算法 数量不多

ˋ▽ˊ 对象检测模型不仅对图像中存在的对象实例类型{c1,c2,,cm}进行分类，还以边界框{b1,b2,,bm}的形式返回每个对象的位置，其中bi={(x1,y1),(x2,y2)}是边界框的左上和右下坐标。 基于深度学习的新算法明显优于传统的对象检测算法。 目前，基于深度学习的目标检测框架可以分为两类：1）两级检测器，例如基于区域的CNN（R-CNN）及其

?＾? Keypoint-basedtargetdetectionalgorithm1.Whatisakeypoint-basedtargetdetectionalgorithm(free-anchor)所谓keypoint-basedtargetdetectionalgorithm其实是利用一个one-stage网络来检测targetboundingboxasapairofkeypoints(即Theboundingbox的左上角和右下角)通过最新开源的objectdetectionalgorithm！ 数据鲸开源方向：TargetDetectionOpenSourceProject说到目标检测，可谓是自动驾驶、新零售、智慧工业等热门行业的关键技术之一。 目标检测不仅在行人、车辆、商业

目前，目标检测算法主要分为两类，第一类是基于手工设计特征的传统算法，第二类是基于深度学习的目标检测算法。 近年来，基于深度学习的目标检测算法成为主要发展方向。目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型，大致可以分为两类：1）One-Stage目标检测算法，这类检测算法不需要Region，在Proposal阶段，可以直接通过一个Stage生成目标类概率和位置坐标值，