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發(fā)布時(shí)間：2022-04-13 22:06:20 作者：學(xué)術(shù)小編 來源：www.derer.cn
一、目標(biāo)檢測傳統(tǒng)算法 包括： `` 1、Viola-Jones算法 2、HOG 特征算法 3 DPM 模型 `` 二、 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測與識(shí)別 2012年， Hinton教授的團(tuán)隊(duì)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了AlexNet，在ImageNet數(shù)據(jù)集上打敗所有傳統(tǒng)方法的團(tuán)隊(duì)，使得CNN成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中最為重要的工具。
目標(biāo)檢測最新總結(jié)文獻(xiàn) ：1《Deep Learning for Generic Object Detection A Survey》 下載地址2.《Object Detection in 20 Years: A Survey》下載地址GitHub：下載地址目標(biāo)檢測是將圖像或者視頻中的目標(biāo)與其他不感興趣區(qū)域進(jìn)行區(qū)分，判斷是否存在目標(biāo)，確定目標(biāo)位置，識(shí)別目標(biāo)種類的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。 以AlexN... 目標(biāo)檢測算法綜述（近20年）
目標(biāo)檢測的目標(biāo)是確定圖像中目標(biāo)的類別和位置。 本文提出了一種新的anchor free兩階段框架，它首先通過尋找潛在的角點(diǎn)組合來提取一些候選目標(biāo)，然后通過一個(gè)獨(dú)立的分類階段為每個(gè)候選分配一個(gè)類標(biāo)簽。 這兩個(gè)階段分別是提高召回和精度的有效解決方案，它們可以集成到端到端網(wǎng)絡(luò)中。 框架稱為Corner Proposal Network (CPN)，具有檢測各種尺度目標(biāo)的能力，也避免被大量假陽性候選所混淆。
