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目标检测方法简要综述
目标检测方法简要综述
发布时间:2020-09-15 来源:
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龙源期刊网
http://www.qikan.com.cn
目标检测方法简要综述
作者:
栗佩康
袁芳芳
李航涛
来源:《科技风》
2020
年第
18
期
摘
要:目标检测是计算机视觉领域中的重要问题,是人脸识别、车辆检测、路网提取等
领域的理论基础。随着深度学习的快速发展,与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检
测算法相比,基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过
了传统算法,本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。
关键词:目标检测
;
机器学习
;
深度神经网络
目标检测的目的可分为检测图像中感兴趣目标的位置和对感兴趣目标进行分类。目标检
测比低阶的分类任务复杂,同时也是高阶图像分割任的重要基础
;
目标检测也是人脸识别、车
辆检测、路网检测等应用领域的理论基础。
传统的目标检测算法是基于滑窗遍历进行区域选择,然后使用
HOG
、
SIFT
等特征对滑窗
内的图像块进行特征提取,最后使用
SVM
、
AdaBoost
等分类器对已提取特征进行分类。手工
构建特征较为复杂,检测精度提升有限,基于滑窗的算法计算复杂度较高,此类方法的发展停
滞,本文不再展开。近年来,基于深度学习的目标检测算法成为主流,分为两阶段和单阶段两
类:两阶段算法先在图像中选取候选区域,然后对候选区域进行目标分类与位置精修
;
单阶段
算法是基于全局做回归分类,直接产生目标物体的位置及类别。单阶段算法更具实时性,但检
测精度有损失,下面介绍这两类目标检测算法。
1
基于候选区域的两阶段目标检测方法
率先将深度学习引入目标检测的是
Girshick[1]
于
2014
年提出的区域卷积神经网络目标检
测模型(
R-CNN
)。首先使用区域选择性搜索算法在图像上提取约
2000
个候选区域,然后使
用卷积神经网络对各候选区域进行特征提取,接着使用
SVM
对候选区域进行分类并利用
NMS
回归目标位置。与传统算法相比,
R-CNN
的检测精度有很大提升,但缺点是:由于全连接层
的限制,输入
CNN
的图像为固定尺寸,且每个图像块输入
CNN
单独处理,无特征提取共享,
重复计算
;
选择性搜索算法仍有冗余,耗费时间等。
基于
R-CNN
只能接受固定尺寸图像输入和无卷积特征共享,
He[2]
于
2014
年参考金字塔
匹配理论在
CNN
中加入
SPP-Net
结构。该结构复用第五卷积层的特征响应图,将任意尺寸的
候选区域转为固定长度的特征向量,最后一个卷积层后接入的为
SPP
层。该方法只对原图做一
本文来源:
https://www.2haoxitong.net/k/doc/135320fef042336c1eb91a37f111f18582d00c59.html
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