人工智能目标检测学习
时间: 2023-09-21 18:08:54 浏览: 52
人工智能目标检测学习是机器学习领域的一个重要研究方向。传统的目标检测方法包括区域选择、特征提取和分类器三个部分。在深度学习出现之前,传统的目标检测方法主要使用滑窗选择策略和手工设计的特征,但存在滑窗选择策略没有针对性、时间复杂度高和手工设计特征鲁棒性较差等问题。\[2\]
深度学习在目标检测中的应用,主要有两个方向:one-stage检测和two-stage检测。其中,Yolo算法是one-stage检测的代表。Yolo算法将物体分类和物体检测网络合二为一,大大降低了目标检测的耗时,提高了实时性。然而,Yolo算法也存在一些缺点,比如每个网格只对应两个bounding box,对于长宽比不常见的物体效果较差,对于靠得很近的物体效果也较差,以及对于比较小的物体效果较差。\[3\]
另一种方向是two-stage检测,其中SSD算法是比较常用的方法。SSD算法通过在不同层次的特征图上进行目标检测,可以检测不同尺度的物体,并且相对于Yolo算法有一定的优化。\[3\]
总的来说,人工智能目标检测学习是通过机器学习算法,如深度学习中的Yolo算法和SSD算法,来实现对图像或视频中目标物体的自动识别和定位。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [人工智能、深度学习与目标检测](https://blog.csdn.net/baidu_41553551/article/details/120377313)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [人工智能之目标检测系列综述](https://blog.csdn.net/kkae8643150/article/details/105512438)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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