目标检测的概念、应用及问题
目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一,其任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置。目标检测是一个分类、回归问题的叠加,包含分类、定位、大小和形状等问题。目标检测的应用非常广泛,包括人脸检测、行人检测、车辆检测、遥感检测等。
一、基本概念
1. 目标检测的定义:目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置。
2. 目标检测的分类:计算机视觉中关于图像识别有四大类任务:分类、定位、检测和分割。目标检测是一个分类、回归问题的叠加。
3. 目标检测的核心问题:目标检测的核心问题包括分类问题、定位问题、大小问题和形状问题。
二、目标检测算法分类
基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two Stage和One Stage。
1. Two Stage:先进行区域生成,然后通过卷积神经网络进行样本分类。任务流程:特征提取 --> 生成 RP --> 分类/定位回归。常见的Two Stage目标检测算法有:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。
2. One Stage:直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。任务流程:特征提取–> 分类/定位回归。常见的One Stage目标检测算法有:OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。
三、目标检测应用
目标检测的应用非常广泛,包括:
1. 人脸检测:智能门控、员工考勤签到、智慧超市、人脸支付、车站、机场实名认证、公共安全等。
2. 行人检测:智能辅助驾驶、智能监控、暴恐检测、移动侦测、区域入侵检测、安全帽/安全带检测等。
3. 车辆检测:自动驾驶、违章查询、关键通道检测、广告检测等。
4. 遥感检测:大地遥感、农作物监控、军事检测等。
四、目标检测原理
目标检测分为两大系列——RCNN系列和YOLO系列,RCNN系列是基于区域检测的代表性算法,YOLO是基于区域提取的代表性算法。另外还有著名的SSD是基于前两个系列的改进。
目标检测原理包括候选区域产生、滑动窗口、选择性搜索等。
1. 候选区域产生:目标检测技术都会涉及候选框(bounding boxes)的生成,物体候选框获取当前主要使用图像分割与区域生长技术。
2. 滑动窗口:滑动窗口是一种常用的目标检测算法,通过滑窗法流程图可以很清晰理解其主要思路。
3. 选择性搜索:选择搜索是一种提高计算效率的方法,通过对图像中最有可能包含物体的区域进行搜索。
目标检测是计算机视觉领域的核心问题之一,其应用非常广泛,包括人脸检测、行人检测、车辆检测、遥感检测等。理解目标检测的概念、应用及问题对研究和应用目标检测技术非常重要。
2024-08-24 13:32:11
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目标检测
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