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【 图片来源：CSDN 所有者：冯爽朗 】
内容简介
物体检测是计算机视觉中的经典问题之一，其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。从传统的人工设计特征加浅层分类器的框架，到基于深度学习的端到端的检测框架，物体检测一步步变得愈加成熟。
在传统视觉领域，物体检测是一个非常热门的研究方向。受70年代落后的技术条件和有限应用场景的影响，物体检测直到上个世纪90年代才开始逐渐走入正轨。物体检测对于人眼来说并不困难，通过对图片中不同颜色、纹理、边缘模块的感知很容易定位出目标物体，但计算机面对的是RGB像素矩阵，很难从图像中直接得到狗和猫这样的抽象概念并定位其位置，再加上物体姿态、光照和复杂背景混杂在一起，使得物体检测更加困难。
检测算法里面通常包含三个部分，第一个是检测窗口的选择， 第二个是特征的设计，第三个是分类器的设计。随着2001年Viola Jones提出基于Adaboost的人脸检测方法以来，物体检测算法经历了传统的人工设计特征加浅层分类器的框架，到基于大数据和深度神经网络的End-To-End的物体检测框架，物体检测一步步变得愈加成熟。
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