目标检测技术用什么方法（目标检测用途）

本篇文章给大家谈谈目标检测技术用什么方法，以及目标检测用途对应的知识点，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、经典目标检测算法介绍
• 2、计算机视觉中,目前有哪些经典的目标检测算法
• 3、目标跟踪检测算法(一)——传统方法
• 4、运动目标检测——光流法与opencv代码实现
• 5、目标检测算法图解:一文看懂RCNN系列算法
• 6、yolo是什么

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、算法详解：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。

3、目标检测算法是先通过训练集学习一个分类器，然后在测试图像中以不同scale的窗口滑动扫描整个图像；每次扫描做一下分类，判断一下当前的这个窗口是否为要检测的目标。

4、目标检测领域的深度学习算法，需要进行目标定位和物体识别，算法相对来说还是很复杂的。当前各种新算法也是层不出穷，但模型之间有很强的延续性，大部分模型算法都是借鉴了前人的思想，站在巨人的肩膀上。

5、Yolo是一种目标检测算法。目标检测的任务是从图片中找出物体并给出其类别和位置，对于单张图片，输出为图片中包含的N个物体的每个物体的中心位置（x，y）、宽（w）、高（h）以及其类别。

计算机视觉中,目前有哪些经典的目标检测算法

双阶段目标检测算法 双阶段目标检测方法主要通过选择性搜索（Selective Search）或者Edge Boxes等算法对输入图像选取可能包含检测目标的候选区域（Region Proposal），再对候选区域进行分类和位置回归以得到检测结果。

目标检测算法是先通过训练集学习一个分类器，然后在测试图像中以不同scale的窗口滑动扫描整个图像；每次扫描做一下分类，判断一下当前的这个窗口是否为要检测的目标。

…实际中我觉得速度极快，实现也简单的纯跟踪算法居然是NCC和Overlap。NCC很简单，这个是对点进行的，对于区域也有很多变种，网上有一些相关的***。

目前。计算机视觉中的性能最好的目标检测方法主要分为两种： one-stage 和two-stage 方法。

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。

作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，目标检测任务在于从图像中定位并分类感兴趣的物体。

目标跟踪检测算法(一)——传统方法

1、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。

2、第一个贡献影响了之后几乎所有2-stage方法，而第二个贡献中用分类任务（Imagenet）中训练好的模型作为基网络，在检测问题上fine-tuning的做法也在之后的工作中一直沿用。

3、经典方法：背景差分法 效果比较好的方法是：无参估计背景减除法——ViBe. 算法优点：思想简单，易于实现；样本衰减最优；运算效率高 算法缺点：把阴影当做前景；运动目标不完整。

4、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。

5、下图是说明目标检测算法如何工作的一个流行示例。图像中的每个物体，从一个人到一只风筝，都以一定的精度被定位和识别。

运动目标检测——光流法与opencv代码实现

运动目标的检测的其主要目的是 获取目标对象的运动参数（位置、速度、加速度等）及运动轨迹 ，通过进一步分析处理，实现对目标行为更高层级上的理解。

开始金字塔Lucas Kanade光流法，该算法主要用于feature tracking，即是算出 光流，并跟踪目标。

光流是由观察者和场景之间的[相对运动]引起的视觉场景中物体、表面和边缘的运动模式。一般而言，光流是由于场景中前景目标本身的移动、观测者运动，或者两者的共同运动所产生的。

目标检测算法图解:一文看懂RCNN系列算法

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。

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。

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）。

faster rcnn算法大致流程如下：彩色图像通过backbone进行特征提取，输出最后一层的feature map。接着将这些feature map进一步做基于3x3卷积核的特征提取，该目的是增强模型的鲁棒性。

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）。

yolo是什么

YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。

YOLO是美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。

YOLO是美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。

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