目标检测用什么技术做（目标检测用什么算法）

本篇文章给大家谈谈目标检测用什么技术做，以及目标检测用什么算法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、目标检测算法图解:一文看懂RCNN系列算法
• 2、机器视觉检测系统选型_机器视觉自动检测技术
• 3、经典目标检测算法介绍
• 4、AI人工智能-目标检测模型一览
• 5、目标跟踪检测算法(一)——传统方法

目标检测算法图解:一文看懂RCNN系列算法

RCNN的提出者Ross Girshick提出了这样的想法，即每个图像只运行一次CNN，然后找到一种在2，000个区域内共享该计算的方法。在Fast RCNN中，将输入图像馈送到CNN，CNN生成卷积特征映射。使用这些特征图提取候选区域。

Fast R-CNN的流程图如下，网络有两个输入： 图像和对应的region proposal 。其中region proposal由selective search方法得到，没有表示在流程图中。对每个类别都训练一个回归器，且只有非背景的region proposal才需要进行回归。

年R-CNN算法被提出，基本奠定了two-stage方式在目标检测领域的应用。

最著名的目标检测系统有RCNN系列、YOLO和SSD，本文将介绍RCNN系列的开篇作RCNN。 RCNN系列的技术演进过程可参见 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 。

本文的目的是整理总结 R-CNN 系列算法的发展历程和模型本身的核心思想，不涉及太多技术细节（例如训练数据预处理，超参数设置等）。

与在大量区域上工作不同的是，RCNN 算法是在图像中选取一堆框并检查这些框中是否有任何一个包含任何目标。 RCNN 使用 selective search 从图像中提取这些框（这些框称为 regions）。

机器视觉检测系统选型_机器视觉自动检测技术

1、机器视觉检测系统选型涉及到多个因素，包括应用场景、需求、预算等。以下是常见的机器视觉自动检测技术： 目标检测：目标检测是一种常见的机器视觉自动检测技术，用于在图像或视频中识别和定位特定物体或目标。

2、视觉检测是一种利用人眼视觉系统进行检测的技术，具体就是把被检测物体的图像投射到摄像头或人眼中，通过图像处理算法对图像进行分析，从而判断被检测物体是否符合要求。

3、机器视觉检测设备可以提高产品质量，增加厂家实力，减少损失。机器视觉检测设备效率高，可以媲美几个质检人员，因此，从长远来看，机器视觉检测设备优于质检人员。

4、机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。

经典目标检测算法介绍

1、R-CNN将检测抽象为两个过程，一是基于图片提出若干可能包含物体的区域（即图片的局部裁剪，被称为Region Proposal），文中使用的是Selective Search算法；二是在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络（AlexNet），得到每个区域内物体的类别。

2、Faster R-CNN的步骤：时间上的对比： Faster R-CNN最快并且能用作实时目标检测 之前几种算法的缺点： 产生region的时候没有纵览整幅图。其实图的某些部分有更高的可能性包含物体。

3、首先是优点，YOLO***用一个CNN网络来实现检测，是单管道策略，其训练与预测都是end-to-end，所以YOLO算法比较简洁且速度快（这是最大的优点）。

4、最著名的目标检测系统有RCNN系列、YOLO和SSD，本文将介绍RCNN系列的开篇作RCNN。 RCNN系列的技术演进过程可参见 基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 。

5、第一阶段的单目标追踪算法基本上都是传统方法，计算量小，在嵌入式等设备中落地较多，opencv中也预留了大量的接口。

AI人工智能-目标检测模型一览

1、人工智能视觉目标检测通常涉及以下步骤： 数据收集和标注：首先需要收集包含目标物体的大量图像或***数据，并对这些数据进行标注，以为机器学习算法提供训练样本。标注可以是边界框、像素级掩码或关键点等形式。

2、ai算法能力模型轻量化的目标VOC：VisualObjectClasses数据集。这是一个常用的目标检测数据集，包含多种对象类别，包括行人和车辆。COCO：微软公开的一个用于通用检测和分割的数据集，也包括人和车这些对象类别。

3、COCO 数据集（Common Objects in Context）：这是一个广泛应用于计算机视觉任务的数据集，包括目标检测、分割和关键点检测等。COCO 数据集包含了大量的人和车辆图像，可用于训练和评估您的模型。

4、人工智能大模型具有强大的语言理解和处理能力，可以应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域。

目标跟踪检测算法(一)——传统方法

基于Kalman滤波的目标跟踪，该方法是认为物体的运动模型服从高斯模型，来对目标的运动状态进行预测，然后通过与观察模型进行对比，根据误差来更新运动目标的状态，该算法的精度不是特高。

目标检测（object detection）是计算机视觉中非常重要的一个领域。在卷积神经网络出现之前，都利用一些传统方法手动提取图像特征进行目标检测及定位，这些方法不仅耗时而且性能较低。而在卷积神经网络出现之后，目标检测领域发生了翻天覆地的变化。

它的算法结构如下图 算法步骤如下： R-CNN较传统的目标检测算法获得了50%的性能提升，在使用VGG-16模型作为物体识别模型情况下，在voc2007数据集上可以取得66%的准确率，已经算还不错的一个成绩了。

判断红外图像中天空背景的复杂度，然后***用 分割算法 分割出飞机；如果 天空背景 比较简单，就使用OTSU算法对飞机及逆行分割。 （3）. 提取傅里叶 描述子 作为研究对象的 特征 。 （4）. 最后使用目标跟踪算法。

【嵌牛提问】：你知道或者用过哪些目标检测算法？ 【嵌牛正文】： （一）目标检测经典工作回顾 本文结构 两阶段模型因其对图片的两阶段处理得名，也称为基于区域（Region-based）的方法，我们选取R-CNN系列工作作为这一类型的代表。

在自成一系之后，目标跟踪实际上就变成了利用之前几帧的物体状态（旋转角度，尺度），对下一帧的物体检测进行约束（剪枝）的问题了。没错，它又变回物体检测算法了，但却人为地把首帧得到目标框的那步剥离出来。

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