目标检测和目标定位之间有什么区别?
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2021-01-25 09:23 更新 阿托 •  6032

可以列举一下常用的目标检测方法吗~

阿托 •  6032 2021-01-26 09:23
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区别

多类目标检测:给定图像,返回一组边界框,这些边界框定位图像中每个目标类别的每个实例,每个实例都标记有相应目标的类别(可以包括置信度)。

因此,目标检测=每个目标实例的分类+本地化

在ImageNet ILSRVC中,有一个“(图像)分类+本地化任务”,这是其他两个ILSRVC任务——图像分类和目标检测之间的一种中间任务。 在图像分类中,必须为与“主要”目标相对应的图像分配一个标签(最终,该图像可以包含多个目标)。此外,即使图像包含该目标的多个实例,也必须本地化该目标的单个实例,此任务也称为“单实例本地化”。

可参考https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-object-detection-and-localization

目标检测方法
  • 传统的、非CNN的目标检测方法 Haar特征 级联分类器 Viola-Jones算法

  • 基于区域的CNN的目标检测法 Fast R-CNN Faster R-CNN Mask R-CNN

可参考《实用卷积神经网络:运用Python实现高级深度学习模型》

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2021-01-25 09:42 更新 正直的烤面包 •  1891