深度学习在目标检测领域的应用已经取得了显著进展,尤其是在2013年以来。本文着重于回顾和总结了基于深度学习的目标检测算法的发展历程,特别是非极大抑制(NMS)过滤在计算机图形学OpenGL版本第3版中的关键作用。NMS是一种后处理技术,用于在候选物体区域(Proposal)中筛选最有可能包含目标的区域,通过计算每个候选区域与Ground Truth(真实框)的IoU(Intersection over Union,即重叠部分占两者并集的比例)来决定保留哪些检测结果。 2.4 NMS过滤策略 在基于深度学习的目标检测中,NMS通常是根据每个候选区域的类别概率和IoU阈值进行的。例如,如果设置了IoU阈值为0.3,算法会选择那些与其他预测框有较高重叠度但概率较高的区域,从而避免重复检测。通过这种方式,算法可以有效地减少误检和漏检,提高检测精度。 3. 选择top-N proposals 在众多的Proposal中,通常会根据类别概率进行排序,选择前N个概率最高的作为最终的检测结果。这个过程有助于确定最有代表性和置信度的对象,减少计算负担,同时保持较高的检测性能。 综述的目的包括为初入目标检测领域的研究者提供技术概览,帮助他们理解算法的基本原理和应用场景,并为工业界应用者提供实用参考。文章详细介绍了27篇代表性论文,覆盖了深度学习目标检测技术的多个发展阶段和关键架构变化,如从两阶段检测(如R-CNN)到单阶段检测(如YOLO),以及特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN)等。 在这些算法背后,物体检测是一个复杂的过程,它涉及到图像或视频中对象位置、大小的精确识别,这在机器视觉领域具有核心意义。由于不确定因素的存在,如物体的数量、遮挡和尺度变化,目标检测算法需要不断优化以适应各种挑战。 此外,文章还提供了每篇论文的详细信息,包括目标问题、核心思想和评估结果,以及相应的代码链接,主要为作者实现和MXNet(一种深度学习库)的实现,以便读者能深入学习和实践这些先进的目标检测技术。整体来看,这篇文章是深度学习目标检测领域的一个重要参考资料,对于理解和应用该技术具有很高的价值。
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/bb475ab8259f4d6895be1713f96206c6_weixin_26717737.jpg!1)
- 粉丝: 37
- 资源: 3955
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- Hadoop生态系统与MapReduce详解
- MDS系列三相整流桥模块技术规格与特性
- MFC编程:指针与句柄获取全面解析
- LM06:多模4G高速数据模块,支持GSM至TD-LTE
- 使用Gradle与Nexus构建私有仓库
- JAVA编程规范指南:命名规则与文件样式
- EMC VNX5500 存储系统日常维护指南
- 大数据驱动的互联网用户体验深度管理策略
- 改进型Booth算法:32位浮点阵列乘法器的高速设计与算法比较
- H3CNE网络认证重点知识整理
- Linux环境下MongoDB的详细安装教程
- 压缩文法的等价变换与多余规则删除
- BRMS入门指南:JBOSS安装与基础操作详解
- Win7环境下Android开发环境配置全攻略
- SHT10 C语言程序与LCD1602显示实例及精度校准
- 反垃圾邮件技术:现状与前景
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)