目标算法,目标规划求解

目标分配算法 2023-08-27 20:19 821 墨鱼

目标分配算法

目标算法,目标规划求解

目标算法,目标规划求解

YOLO系列算法是目前使用最多的目标检测算法，其最大的特点是检测速度快，而且现在检测精度即mAP也变得更高，因此被称为当今最流行的目标检测算法。有5个版本，YOLOv1到ov3都一样1.R-CNN系列算法R-CNN系列算法是目标检测领域的经典算法之一，包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN和MaskR-CNN。这些算法都是基于深度学习的目标检测算法，其中R-CNN是第一个

1）基于线性加权的多目标遗传算法该算法的思想非常简单，通过线性加权的方式将多目标转化为单目标，然后使用传统的遗传算法来求解，如下式所示，其中w_代表第i个目标检测，是计算机视觉领域的一个重要研究方向，也是其他复杂视觉任务的基础。给定一张图像，我们可以检测图像中物体的位置，并通过目标检测来判断物体的类别。本文将介绍三

针对两阶段目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，yolo创造性地提出了单阶段算法。即对象分类和对象定位一步完成。 yolo直接在输出层返回边界框的位置，b多目标粒子群优化算法作为新兴的多目标优化算法具有以下优点：1）PSO算法在编码方法上相对简单，可以直接根据优化问题进行实数优化。编码；2）对种群的初始化不敏感，可以实现更快的收敛

a.核跟踪算法：首先对目标进行外观建模，然后确定相似度测量策略，实现目标的定位。Meanshift算法本质上是一种基于梯度上升的局部优化算法。在目标跟踪中，Meanshift目前主流的目标检测算法分为两类（两阶段检测和单阶段检测）两阶段检测：第一步：生成可能包含物体的候选区域（专业术语：RegionProposal）第二步：对候选区域进一步分类校准，得到

4.传统目标检测算法1.Viola-Jones（VJ人脸检测算法）Haar特征提取（该特征提取包在Opencv中有）训练人脸分类器（Adaboost算法）滑动窗口选择候选框2.HOG+SVM（行人检测，采用目前最流行的多目标遗传算法OpeNSGA-II，itred降低了非劣排序遗传算法的复杂度，具有运行速度快、解集收敛性好的优势，已成为当前最流行的多目标遗传算法。优化算法性能的基准。

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标签：目标规划求解