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基于AI深度学习的目标检测方法
基于AI深度学习的目标检测方法
导言
目的检测的任务是找出图像中一切感兴味的目的(物体),肯定它们的位置和大小,是机器视觉范畴的中心问题之一。由于各类物体有不同的外观,外形,姿势,加上成像光阴照,遮挡等要素的干扰,目的检测不断是机器视觉范畴最具有应战性的问题。本文将针对目的检测(Object Detection)这个机器视觉中的经典任务停止解析,抛砖引玉。如对文中的内容持不同观念,欢送到SIGAI公众号发音讯给我们,一同讨论!
什么是目的检测?
目的检测的任务是找出图像中一切感兴味的目的(物体),肯定它们的位置和大小,是机器视觉范畴的中心问题之一。由于各类物体有不同的外观,外形,姿势,加上成像光阴照,遮挡等要素的干扰,目的检测不断是机器视觉范畴最具有应战性的问题。
计算机视觉中关于图像辨认有四大类任务:
分类-Classification:处理“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判别里面包含什么类别的目的。
定位-Location:处理“在哪里?”的问题,即定位出这个目的的的位置。
检测-Detection:处理“是什么?在哪里?”的问题,即定位出这个目的的的位置并且晓得目的物是什么。
分割-Segmentation:分为实例的分割(Instance-level)和场景分割(Scene-level),处理“每一个像素属于哪个目的物或场景”的问题。
目的检测要处理的中心问题
除了图像分类之外,目的检测要处理的中心问题是:
1.目的可能呈现在图像的任何位置。
2.目的有各种不同的大小。
3.目的可能有各种不同的外形。
假如用矩形框来定义目的,则矩形有不同的宽高比。由于目的的宽高比不同,因而采用经典的滑动窗口+图像缩放的计划处理通用目的检测问题的本钱太高。
目的检测的应用
目的检测在很多范畴都有应用需求。其中被广为研讨的是人脸检测,行人检测,车辆检测等重要目的的检测。人脸检测在SIGAI上一篇文章“人脸辨认算法演化史”中曾经简单引见,后面我们会针对这个问题撰写综述文章。
行人检测
行人检测在视频监控,人流量统计,自动驾驶中都有重要的位置,后续也会有相关综述文章。
车辆检测
车辆检测在智能交通,视频监控,自动驾驶中有重要的位置。车流量统计,车辆违章的自动剖析等都离不开它,在自动驾驶中,首先要处理的问题就是肯定道路在哪里,四周有哪些车、人或障碍物。
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