什么是目标检测问题?
1 目标检测 问题的定义 2 目标检测 问题方法 首先需要给定一副图片作为输入,接下来可以通过提取候选框的方法来对候选框进行特征提取,并且使用分类器进行判定,判定是否属于 目标 或者背景,最后定义一个NMS进行候选框的合并,最终得到 目标 的输出结果。 另外一种则是直接采用特征提取加 目标 框回归的方法来进行区域的提取,最后同样利用NMS的策略来将 目标 框进行合并,得到最终的结果。
深度学习和传统目标检测算法有什么区别?
传统目标检测算法 只适应于有明显特征,背景简单的情形,而在实际应用中,背景复杂多变,而且待 检测 的 目标 复杂多变,很难通过一般的抽象特征完成对 目标 的 检测 ,而深度 学习 可以提取同一 目标 丰富的特征,完成 目标 的 检测 。 从某种程度上来说,人们无法 总结 出 目标 在各种复杂多变情形下的抽象特征,所以只好退而求其次,利用庞大丰富的数据,通过深度 学习 完成模型的训练,从而使得 算法 的健壮性更高,泛化能力更强,更容易应用于实际场景...
一共搜集了多少篇2d目标检测论文?
一共搜集了65篇2D目标检测论文,涉及:通用目标检测、旋转目标检测、Few-shot/自监督/半监督/无监督目标检测等方向。 最新! CVPR 2021 视觉Transformer论文大盘点(43篇)