实时目标检测算法,谁才是目标检测最牛算法

实时目标检测算法,谁才是目标检测最牛算法

yolo-Fastest，顾名思义，应该是号称开源的yolo通用目标检测算法中最快、最轻的改进版（看起来是目前通用目标检测算法中最快、最轻的）。其实初衷是为了突破算力瓶颈，可以以更低成本实现。对于上述三种运动目标检测方法，帧差法是该方法实现最简单，但目标提取效果较差。该方法通常可以作为一些改进算法的基础。 光流法精度较高，但计算复杂，实时性较差，且难以提取多个目标。

ˇ△ˇ 形成中、大目标，大部分算法都有比较好的性能。小目标检测性能的对比是亮点。可以看出，nanonode和fcos仍然领先性能。 如下图，在鲁棒性测试对比中，与自然和人为干扰因素进行比较4.与室内3D目标检测的比较室内3D目标检测也是3D目标检测的一个分支。室内数据集如SUNRGB-D[247]，利用RGB-D和3D表示信息重建房间结构，包括门、窗、床、椅子等。 室内场景中的3D对象

文章浏览量2.2w次，点赞90次，收藏344次。 ByteTrack算法是一种基于目标检测的跟踪算法。与其他非ReID算法一样，它仅使用目标跟踪获得的bbox进行跟踪。 目前的跟踪目标检测算法一般只能识别特定类别的物体，即训练集中存在的类别。 目标跟踪通常对对象类别没有要求。

＞△＜ 对象检测模型不仅对图像中存在的对象实例的类型{c1,c2,,cm}进行分类，而且还以边界框{b1,b2,,bm}的形式返回每个对象的位置，其中bi={(x1,y1),(x2,y2)}是边界框的左上角和右下角的坐标。 YOLO（YouOnlyLookOnce）是单阶段目标检测算法的开创性工作。 多年来，YOLO系列模型一直主导着实时目标检测领域，它们的代名词就是"快"。 来自JosephRedmon在2016年发布的YOLO第一个版本[1

目前，SOTA的实时目标检测器主要基于YOLO和FCOS。 这些实时目标检测器通常需要以下特性：1）更快更强的网络架构；（2）更有效的特征融合方法；（3）更准确的检测方法；（4）更鲁棒的损失4。 室内3D目标检测的比较室内3D目标检测也是3D目标检测的一个分支。室内数据集如SUNRGB-D[247]使用RGB-D和3D表示信息来重建房间结构，包括门、窗、床、椅子等。 。 室内场景中的3D对象