使用降为算法实现目标检测,多目标检测算法

最新的目标检测算法 2023-08-27 20:19 532 墨鱼

最新的目标检测算法

使用降为算法实现目标检测,多目标检测算法

YOLO：将目标检测统一为回归问题；没有展示获取RegionProposal的过程R-CNN系列：将检测结果分为两部分来求解，分类+回归；使用RPN获取RegionProposal需要反复训练RPN和目标检测网络本博客简单介绍基于卷积神经网络的目标检测算法，介绍Basicide如下d常见的目标检测算法，并简单回顾了深度学习算法的发展历史-R-CNN、FastR-CNN、FasterR

重新训练全连接层使用待检测的对象来重新训练最后一个全连接层（connectedlayer）。提取Prosals并计算CNN特征。使用SelectiveSearch算法提取所有prosals（约20个）加载模型权重：使用PyTorch加载模型权重。运行模型：使用加载的模型检测图像并输出检测结果。具体实现方法请参考PyTorch官方文档和示例代码。

现在我们的目标是：只用一个特征向量来描述这组数据，即将二维数据降维为一维数据，并尽可能保留信息量，即让数据的总方差尽可能接近2。因此，我们将原来的笛卡尔坐标系逆时针旋转45°。总体而言，YOLO算法采用单独的CNN模型来实现目标检测。整个系统如图所示：首先将输入图像尺寸调整为448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测目标

YOLO在检测速度上具有很大的优势，彻底解决了基于深度学习的目标检测网络的速度痛点。该算法的速度在GPU上可以达到45帧/秒，快速版本可以达到155帧/秒。检测过程：给定一幅输入图像，第一种传统的目标检测算法可以概括为以下步骤：第一，通过滑动窗口遍历整个图像，生成一定数量的候选帧；第二，提取候选帧的特征；最后使用支持向量机（SVM）等分类方法对提取的特征进行分类

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标签：多目标检测算法