目标检测作为CV的一大任务,有哪些步骤?

AI如何像人眼一样,识别真实世界中较为复杂的图像内容,甚至是高于人眼的识别力,从而可以在办公室、野外等各种复杂环境中代替人眼工作,是人工智能不断探索的一项关键技术。

目标检测作为CV的一大任务之一,其对于图片的理解也发挥着重要的作用,要在图片中将里面的物体识别出来,并标出物体的位置,一般需要经过两个步骤:

1、分类,识别物体是什么:

2、定位,找出物体在哪里:

除了对单个物体进行检测,还要能支持对多个物体进行检测:

由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定,而且物体有很多种类别,可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置,所以这个问题并不是那么容易解决,目标检测也成为了一个比较复杂的问题。为了解决这一问题,在这一领域中先后研究出了很多种方法,但是多半效率很低、过于耗时。那有没有高效的目标检测方法呢?

于是,一些用于目标检测的常见模型架构横空出世:

  • R-CNN

  • Fast R-CNN

  • Faster R-CNN

  • ……

目标检测的流程变得越来越精简、精度越来越高、速度也越来越快。

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01资深学术论文,提高学习能力

这些论文是由老师尽心挑选的,非常适合准备深入了解目标检测领域的同学,以下是学术论文展示:

02 论文配套源码 助力模型应用

源码一:《fast-rcnn-master》fast-rcnn论文对应源码

源码二:《A Simple and Fast Implementation of Faster R-CNN》faster r-cnn 用pytorch复现论文代码

源码三:《tf-faster-rcnn》faster r-cnn 用tensorflow复现论文代码

以上三大源码,可以帮助大家在深入学习目标检测的同时,可以进行项目实战,提升自己的理论实践能力。

学习收获:

  • 掌握目标检测领域核心理论知识

  • 提升理论实践能力,独立完成项目实战

  • 提高独立思考和解决项目中解决问题的能力

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文章来源: blog.csdn.net,作者:敲代码的灰太狼,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/tongtongjing1765/article/details/108525801

(完)