文章目录目标检测问题定义介绍目标检测和图像分类、图像分割的区别目标检测问题方法传统目标检测深度学习目标检测传统 Vs 深度学习传统目标检测综述Viola-JonesHOG+SVMDPMNMS 非极大值抑制 目标检测问题定义介绍 目标种类与数量问题：种类不同。种类越多，难度越大。数量越多（遮挡），难度越大。目标尺度问题：同一种类的物体，也会有不同的尺度。尺度变化越大，目标检测的难度越大。尤其是在尺
基于PaddleDetection行车检测效果展示：数据集检测精度和召回率要明显高于真实场景下的检测，尤其是召回率。因此在行车检测任务上，模型对视角的依赖程度仍然很大，对图像中的语义信息学习不够。数据集视角检测：
真实场景检测：
一、项目简介本项目使用paddledetection模型库实现机动车车道和周围行驶车辆的目标检测任务，使用YoLov3模型配合多种训练策略和模型压缩手段实现高
import cv2import osimport timeimport torch.nn as nnimport torchimport numpy as npimport torchvision.transforms as transformsimport torchvisionfrom PIL import Imagefrom matplotlib import
原创
2021-08-02 15:15:39
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import cv2import osimport timeimport torch.nn as nnimport torchimport numpy as npimport torchvision.transforms as transformsimport torchvisionfrom PIL import Imagefrom matplotlib import pyplot
原创
2021-08-02 15:15:46
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传统的目标检测方法分为4个阶段：图像预处理、目标区域选择、特征提取、分类器分类。 对于一张输入图像首先会对其进行降噪、平滑等预处理工作，然后在给定图像上选择一些目标出现概率较高的候选区域，接着对这些候选区域进行特征值提取，最后使用分类器对提取到的特征值进行分类，得到候选框所属的类别。1.图像预处理：图像预处理的主要目的是消除与检测目标无关的信息，恢复图像中有用的真实信息，增强有关信息的可检测性并最
(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html)图 1. 目标检测发展历程图 可以看出，在2012年之前，在目标检测领域还是以传统手工特征的检测算法为主，但是随着卷积神经网络(CNN)在2012年的兴起，目标检测开始了在深度学习下的暴力美学。在深度学习下，目标检测的效果比传统手工特征效
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2023-09-18 14:08:42
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传统的目标检测算法总体回顾基于特征基于分割一般流程经典算法Harr+Adaboost流程Harr特征Adaboost算法HOG + SVM概述方法HOG特征的优缺点DPMDPM特征DPM流程DPM vs HOG总结下载链接 说明：本文仅供学习 虽然传统的目标检测方法现在比较少用，但我们认为有必要了解其手工设计的特征，因为现在在工业和医学领域这些手工特征与深度学习方法的融合也带来了不错的效果。当然
1.基于滑动窗口的目标检测算法 滑动窗口>>特征提取>>分类器 图 滑动窗口目标检测流程对输入的图像设置不同大小的滑窗，确定步长遍历整个图像，每次滑动完成后对当前选择框进行特征提取（SIFT、HOG等），并使用事先训练好的分类器（SVM、Adaboost等）判断该区域中存在目标的概率。得到所有可能存在目标的滑窗，因为这些窗口会存在重复较高的部分，最后采用非极大值抑制(Non
目标检测与识别目标检测是一个程序，它用来确定图像的某个区域是否含有要要识别的对象，对象识别是程序识别对象的能力。识别通常只处理已检测到对象的区域，例如人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸。 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient）图像金字塔（image pyramid）滑动窗口（sliding window）HOG描述符H
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原创
2021-08-02 14:51:19
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1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作，首先是找到目标，然后就是识别目标。常用的目标检测方法分为两大流派：一步走（one_stage）算法：直接对输入的图像应用算法并输出类别和相应的定位，典型的算法有yolo，ssd；两步走（two_stage)算法：先产生候选区域，然后在进行CNN分类，代表的算法有R-CNN。其中一步走目标检测算法检测速度快，实时性好，在模型
目标检测是一项重要的计算机视觉任务，涉及检测数字图像中特定类别的视觉对象 (例如人，动物或汽车) 的实例。目标检测的目标是开发计算模型和技术，以提供计算机视觉应用程序所需的最基本的信息之一: 哪些对象在哪里？物体检测的困难和挑战是什么？由于不同的检测任务具有完全不同的目标和约束，因此它们的困难可能彼此不同。除了其他计算机视觉任务中的一些常见挑战，例如不同视点、照度和类内变化下的物体，物体检测中的挑
什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。例子：确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。作为图像理解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次的视觉任务的基础。目标检测的
传统目标检测实战：HOG+SVM 文章目录传统目标检测实战：HOG+SVM1. 前言1.1 传统和深度1.2 何为传统目标检测1.3 传统目标检测方法不足2. 先验知识3. 项目框架3.1 文件架构3.2 方法简要介绍4. 工具函数（utils.py）5. 特征提取（extract_feature.py）6. 训练分类器（train.py）7. 测试（test.py）8. 困难样本挖掘（neg_m
传统目标检测算法基本流程 候选框的提取。候选框的提取通常采用滑动窗口的方法进行，接下来对每个窗口中的局部信息进行特征提取（通常采用一些经典的计算机视觉模式识别中的算法，包括：基于颜色、基于纹理、基于形状的方法，以及一些中层次或高层次语义特征的方法，这些方法有些是需要学习得到的。如：抽取基本的直方图特征，常见的纹理特征）计算机视觉中常见的特征提取的方法往往分为三类：1.底层特征：颜色，纹理
车辆检测算法是计算机视觉和深度学习领域的一个重要应用，主要用于智能交通系统、停车场管理、交通流量监控、安全监控等多个领域。通过图像识别技术，车辆检测算法能够实时检测和识别图像或视频中的车辆，提供准确的车辆位置和类型信息。
一、应用场景
1. 智能交通系统
- 交通流量管理：通过检测不同类型车辆的数量和类型，优化交通信号灯的配时方案。- 事故预防：实时监控道路上的车辆类型，提前预警潜在的交通事故风险
车辆是视频场景中最关键的对象之一，车辆 和 人 是视频检测永恒的话题。车辆检测 是车辆分析中关键的一步，是后续进行 车型识别、车标识别、车牌识别、车辆特征 的基础。关于检测的方法和框架有很多，不外乎是特征训练和分类，这里推荐两篇综述性文章：[1] Benenson R, Omran M, Hosang J, et al.Ten Years of Pedestrian Detection, What
目标检测是计算机视觉中的重要任务之一。本系列博客将总结目标检测的各类算法，包括传统方法、基于CNN的算法（One stage、Two stage）。本文主要对传统方法进行概述，大部分思想源自网上的博客和论文。个人观点，广义的目标检测不仅包括物体检测（Object Detection），还包括边缘检测（Border Detection）及关键点检测（Landmark Detection）等。因此本文
目标检测之二（传统算法和深度学习的源码学习）本系列写一写关于目标检测的东西，包括传统算法和深度学习的方法都会涉及到，注重实验而不着重理论，理论相关的看论文去哈，主要依赖opencv。 本文主要内容：简单分析下yolo9000的原理，然后使用opencv的dnn模块进行目标检测. 接着上一篇提到的车辆检测（），使用了Haar+Adaboost算法进行车辆检测，对于
机动车审核 查验项目 01.车辆识别代码01.车辆识别代码01.车辆识别代码02.发动机型号/号码02.发动机型号/号码02.发动机型号/号码03.车辆品牌/型号03.车辆品牌/型号03.车辆品牌/型号04.车身颜色0
