# 目标识别深度学习
目标识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是通过计算机程序识别图像或视频中的不同物体或场景。深度学习技术在目标识别领域取得了显著的成就，通过构建深度神经网络模型，能够实现高精度的目标识别任务。
## 深度学习目标识别原理
深度学习目标识别的基本原理是通过训练深度神经网络模型，使其能够从输入的图像中提取特征，并将这些特征映射到相应的目标类别。通常情况下，深度学习目
作 者：XJTU_Ironboy 本文结构：摘要介绍 2.1 大致框架 2.2 测试评价指标 2.3 相关比赛介绍 2.4 相关数据集介绍基于图像处理和机器学习算法 3.1 滑动窗口 3.2 提取特征 3.1.1 Harr特征 3.1.2 SIFT(尺度不变特征变换匹配算法) 3.1.3 HOG(方向梯度直方图特征) 3.1.4 SURF(加速稳健特征) 3.3 分类器 3.2 经典的检
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2023-08-22 14:37:46
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object detection 就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection 要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题不是容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，可以出现在图片的任何地方，而且物体还可以是多个类别。object detection技术的演进：RCNN->SppNET->Fa
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2023-08-01 18:18:05
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目标识别基础算法（一）0.对象检测和对象识别（Object Detection vs. Object Recognition）0.1 滑动窗口算法（Sliding Window Algorithm）0.2 候选区域算法（Region Proposal Algorithms）1.选择性搜索（selective search）2.R-CNN(Region-CNN)2.1 算法流程2.2 创新点3.
目标检测对于人来说是再简单不过的任务，但是对于计算机来说，它看到的是一些值为0~255的数组，因而很难直接得到图像中有人或者猫这种高层语义概念，也不清楚目标吃现在图像中那个区域。图像中的目标可能出现在任何位置，目标的形态可能存在各种各样的变化，图像的背景千差万别……，这些因素导致目标检测并不是一个容易解决的任务。
得益于深度学习——主要是卷积神经网络和候选区域算法，从2014年开始
目标检测简介 目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向，是指从一个场景（或图片）中找到感兴趣的目标。任务大致分为三个流程：从场景中提取候选区从候选区提取特征识别候选区的类别并对有效的候选框进行位置精修 目标检测在生活的各个领域都有了广泛的应用，它是将图像或视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，若存在目标则确定目标的位置。近年来，随着互联网技术、人工智能计算和智能硬件的迅猛发展，人
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2023-07-29 21:33:38
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DAY5 深度学习之目标检测-两阶段方法目标检测概述深度学习下的目标检测总结 目标检测概述目标检测：在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。 问题难点：物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。深度学习下的目标检测IOU： IOU=(A∩B)/(A∪B)，IOU用来衡量真实标注和预测结果的重合程度。非极大值抑制（N
文章目录背景NMS(非极大值抑制)IOU：Intersection Over Unionprecision（精度）和recall（召回率）TP、TN 、FP 、FNAP和mAP首先回顾两个概念PR曲线AP(Average Precision）mAP(mean Average Precision)COCO数据集中的AP/AP50/AP75 背景 目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体）
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2023-10-11 20:12:20
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最近做毕设，学习了一下PCL的使用（C++）。这几篇博客就记录一下自己做毕设的时候利用深度相机得到点云，最后生成Mesh的过程。效果应该不是最好的，但是先把流程记录下来，自己下次看的时候就知道大体流程了。 我需要生成的是彩色点云，如果不需要颜色的话只用深度相机就够了。 我打算把整个流程分为三步： （一）利用OpenNI2和深度相机生成点云 （二）点云预处理 （三）点云到网格Mesh这篇博客先说一下
人脸检测算法综述0 前言1 人脸检测算法难点2 人脸检测算法流程2.1 选择检测窗口2.2 提取图像特征2.3 设计分类器2.3.1 AdaBoost2.3.2 SVM分类器2.3.3 决策树与随机森林3 人脸检测算法3.1 传统的人脸检测算法3.2 深度学习3.2.1 基于候选框的二阶段检测算法3.2.2 直接预测结果框的一阶段检测算法 0 前言人脸检测是目标检测的其中一个方向，它在安防监控、
传统图像处理方法实现目标识别这篇文章主要从宏观角度上讲述目标检测与识别算法。三个步骤传统的目标检测与识别算法包含三个步骤：区域选择、特征提取、分类回归。首先，对输入的待检测图像利用滑动窗口进行遍历，生成大量的候选区域；然后，采用手工设计的特征提取算法对候选区域的信息进行特征提取；最后将提取到的特征信息送入分类器中进行回归与分类。区域选择方法提出的选择性搜索方法(Selective Search)，
多任务级联卷积网络该网络可以称之为目标检测应用的开山之作。但是由于其网络层次复杂，识别速度慢，目前的工程领域并不常用，其核心思想却在各个常用的目标检测算法中经常使用。一、图像金字塔当网络对一张图片进行特征提取时，我们设定的框往往不能够框住图片上的目标（对于任意一张图片我们并不知道目标在图片上所占的比例），如下图所示，由于设定窗口（蓝框）太小，无论如何移动，也框不到我们想得到的人脸。 使用图像金字塔
摘要： 了解通用目标检测与识别一站式方案的功能与特性，还有实现流程，以及可定制点。 作者： Tianyi_Li。背景介绍目标检测与识别是计算机视觉领域中的关键技术，随着深度学习技术的发展，目标检测与识别的应用场景也越来越广泛。当前, 主要有以下几个应用场景:安全领域：指纹识别、物体识别等。交通领域：车牌号识别、无人驾驶、交通标志识别等。医疗领域：心电图、B超、健康管理、营养学等
深度学习应用开发示例之目标识别，详情参见https://docs.neurobot.co/zh_CN/latest/CreateAModel/LowCodeDeeplearning/
原创
2023-10-16 14:43:41
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深度学习进行目标识别的
原创
2022-08-24 17:01:41
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1.级联分类器在这里，我们学习如何使用objdetect来寻找我们的图像或视频中的对象在本教程中, 我们将学习Haar级联目标检测的工作原理。 我们将看到使用基于Haar特征的级联分类器进行人脸检测和眼睛检测的基础知识 我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别地，我们将使用以下功能: cv::CascadeClassifier::load加载一个.xml分类
遥感影像目标检测作为计算机视觉中的基本视觉识别问题，目标检测在过去的几十年中得到了广泛地研究。目标检测旨在给定图像中找到具有准确定位的特定对象，并为每个对象分配一个对应的标签。高分辨率遥感影像目标检测是遥感图像处理领域中的研究热点，在军事和民用等应用广泛。目标检测一直以来都是计算机视觉的一个重要研究方向。目标检测包含两个任务：一是待检测图像中是否含有特定目标；二是确定该目标的具体位置。高分辨率遥感
识别图片中曲线并获取其坐标有时候需要用到一些数据库里面曲线图的数据，进行进一步的变换处理，但是很多时候都只有图片，没有数据。基于这个问题，给出了以下算法。思路： 1）通过图像算法中常用的边界识别的方法来识别曲线； 2）根据曲线上每一点的像素坐标和坐标轴的数值范围，来计算曲线上每一个像素点在坐标轴中的像素坐标。实现过程：一、曲线识别1）图片预处理思路： 将待处理的图像转换成灰度图，在转换成二值
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2023-10-20 15:53:23
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该论文名为《Revisiting the Sibling Head in Object Detector》，其提出基于任务间空间自适应解耦(task-aware spatial disentanglement，TSD)的检测算法能够有效的减弱通用物体检测中分类任务和回归任务之间的潜在冲突，可以灵活插入大多检测器中，在COCO和OpenImage上给任意backbone提升3~5%的mAP，该算法也
基于ASM的目标检测 ASM(Active Shape Model：主动形状模型)是Tim Cootes于1995年提出来的，其实是在1992年提交，1994年被接受，1995被发表的。ASM方法是通过寻找一系列匹配点来检测形状的方法，和单纯的基于shift（或者surf）特征点匹配的方法不一样，后者是通过互相独立
