深圳建站程序/建站系統(tǒng)軟件有哪些
文章目錄
- 簡(jiǎn)介
- 一、傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法
- 1. 基于滑動(dòng)窗口的檢測(cè)
- 2. 特征提取與分類器結(jié)合（如 HOG + SVM）
- 3. 級(jí)聯(lián)分類器
- 二、基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)
- 1. YOLO 系列算法
- 2. SSD 算法
- 3. Faster R-CNN 算法
- 三、深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)模型的訓(xùn)練和部署
- 四、目標(biāo)檢測(cè)的性能評(píng)估指標(biāo)
- 1. 準(zhǔn)確率、召回率、F1 值
- 2. mAP（平均精度均值）
- 3. 檢測(cè)速度的衡量
- 總結(jié)
簡(jiǎn)介
??目標(biāo)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的一項(xiàng)重要任務(wù)，旨在識(shí)別和定位圖像或視頻中的特定目標(biāo)。
一、傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法
1. 基于滑動(dòng)窗口的檢測(cè)
??基于滑動(dòng)窗口的目標(biāo)檢測(cè)方法是一種較為直觀的思路。它通過(guò)在圖像上以不同的大小和位置滑動(dòng)一個(gè)固定大小的窗口，對(duì)每個(gè)窗口內(nèi)的圖像區(qū)域提取特征，并使用分類器判斷該區(qū)域是否包含目標(biāo)。
這種方法的計(jì)算量非常大，因?yàn)樾枰獙?duì)大量的窗口進(jìn)行處理，而且窗口的大小和比例選擇往往需要依靠經(jīng)驗(yàn)。
2. 特征提取與分類器結(jié)合（如 HOG + SVM）
??方向梯度直方圖（Histogram of Oriented Gradients，HOG）是一種常用的特征描述子。它通過(guò)計(jì)算圖像局部區(qū)域的梯度方向分布來(lái)描述目標(biāo)的形狀特征。
??支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）是一種經(jīng)典的分類器。將提取的 HOG 特征輸入到 SVM 中進(jìn)行訓(xùn)練和分類，判斷是否存在目標(biāo)。
??然而，這種方法對(duì)于復(fù)雜場(chǎng)景和多類別目標(biāo)的檢測(cè)效果有限，并且特征提取過(guò)程較為復(fù)雜。
3. 級(jí)聯(lián)分類器
??級(jí)聯(lián)分類器是由多個(gè)簡(jiǎn)單分類器組成的序列。在檢測(cè)過(guò)程中，首先使用計(jì)算量較小但較為寬松的分類器快速排除大部分明顯不是目標(biāo)的區(qū)域，然后逐步使用更復(fù)雜和嚴(yán)格的分類器對(duì)剩余區(qū)域進(jìn)行判斷。
??這種方法可以在一定程度上提高檢測(cè)速度，但對(duì)于一些困難的檢測(cè)任務(wù)，準(zhǔn)確性可能不夠理想。
??以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示意代碼，展示如何提取 HOG 特征&#x