深度目标模型发展概述

彭靖田 2023-01-13 01:50:50

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在开始目标检测算法学习之前，先建立基于深度学习的目标检测算法大局观，了解目标检测算法的发展史，在了解背景的前提下，能更好地提升代入感，让理论知识理解起来不会枯燥无味！

多层感知机 LeNet5 1.相比MLP，LeNet使用了相对更少的参数，获得了更好的结果。 2.设计了maxpool来提取特征 AlexNet 特点： 1.相比LeNet，AlexNet设计了更深层的网络。 2.在每个卷机后面添加了Relu激活函数，解决了Sigmoid的梯度消失问题，使收敛更快。 3.添加了归一化LRN（Local Response Normalizati...

由于这些系统有两个独立的步骤，它们通常需要更长的时间来生成候选，具有复杂的架构并且缺乏全局上下文。它通常被视为一个有监督的学习问题。使用经过训练的大型网络来训练较小的模型，称为蒸馏，也显示出有趣的结果。可以看出，尽管大量目标检测器实现了出色的准确性并实时执行推理，但这些模型中的大多数都需要过多的计算资源，因此无法部署在边缘设备上。还提供了检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的主干架构。随着移动和边缘设备的普及，高效的物体检测器对于计算机视觉领域的进一步发展至关重要。...

本文首发于公众号CVPy: 深度学习中的目标检测：概述本文由`CVPy`翻译自以下文章： https://tryolabs.com/blog/2017/08/30/object-detection-an-overview-in-the-age-of-deep-learning/。前言从简单的图像分类到3D姿势估计，计算机视觉中不乏有趣的问题。目标检测是我们最感兴趣并且已经研究过的问题之一。像许多其他计算机视觉问题一样，仍然没有一种“最佳”的方法来解决目标检测问题，这意味着仍有很大的改进空间。在

深度学习目标检测是计算机视觉中的关键任务，旨在识别和定位图像中的对象。YOLO（You Only Look Once）是这一领域的重要算法，将目标检测视为回归问题，通过单一神经网络实现端到端处理。YOLO将图像划分为网格，并为每个网格预测边界框和类别概率，从而实现实时检测。

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