目標檢測算法的論文 目標檢測傳統(tǒng)算法有哪些？

發(fā)布時間：2022-04-13 22:06:20 作者：知網(wǎng)小編 來源：educationmanagementsystem.com

目標檢測傳統(tǒng)算法有哪些？

一、目標檢測傳統(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)絡的目標檢測與識別 2012年， Hinton教授的團隊利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡設計了AlexNet，在ImageNet數(shù)據(jù)集上打敗所有傳統(tǒng)方法的團隊，使得CNN成為計算機視覺領域中最為重要的工具。

目標檢測最新總結文獻有哪些？

目標檢測最新總結文獻 ：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：下載地址目標檢測是將圖像或者視頻中的目標與其他不感興趣區(qū)域進行區(qū)分，判斷是否存在目標，確定目標位置，識別目標種類的計算機視覺任務。 以AlexN... 目標檢測算法綜述（近20年）

目標檢測的目標是什么？

目標檢測的目標是確定圖像中目標的類別和位置。 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組合來提取一些候選目標，然后通過一個獨立的分類階段為每個候選分配一個類標簽。 這兩個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)絡中。 框架稱為Corner Proposal Network (CPN)，具有檢測各種尺度目標的能力，也避免被大量假陽性候選所混淆。

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