详细介绍目标检测的算法
时间: 2023-11-18 11:19:00 浏览: 130
基础目标检测算法介绍.pdf
目标检测是计算机视觉领域中的一项基础任务,旨在从图像或视频中寻找物体的位置并将其分类。目前主要的目标检测算法可以分为两类:基于区域提取的方法(如RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN)和基于特征金字塔的方法(如SSD、YOLOv3、RetinaNet)。
区域提取方法将输入图像分为多个区域,然后对每个区域进行特征提取和分类,最后通过非极大值抑制算法(NMS)来过滤重叠的检测框。这类方法的优点是准确度较高,但是速度较慢。
特征金字塔方法则通过构建多层不同尺度的特征图来在不同尺度下处理目标,从而提高算法的速度。这类方法速度快,但准确度稍低。
近年来,目标检测还涌现出一批新的算法,如CornerNet、CenterNet等,它们通过利用定位点而不是检测框来提高检测的效果,这类算法正在逐步发展壮大。
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