基于滑动窗的目标检测

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2023-01-13 03:24:10

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基于滑动窗的目标检测	基于滑动窗的目标检测算法原理介绍

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声明：本文引用吴恩达教授的DeepLearning课程内容。 1、基于滑动窗口的目标检测算法首先固定一个于滑动窗口区域，然后将滑动窗口在图像上按照指定步长进行滑动，对于每一次的滑动得到区域进行预测，判断该区域中存在目标的概率。调整滑动窗口的大小、滑动步长，继续以同样的方式滑动，预测。滑动窗口目标检测算法也有很明显的缺点，就是计算成本，因为你在图片中剪切出太小方块，卷积网络要一个个地处理。如果你选用的步幅很大，显然会减少输入卷积...

滑动窗口方法是一种基于候选区域的目标检测技术。它通过在图像上滑动窗口，提取窗口内的特征并使用分类器判断窗口是否包含目标对象。滑动窗口方法作为目标检测领域的传统技术，虽然在深度学习时代逐渐被边缘化，但它的原理和实现依然是理解目标检测技术发展的重要基础。本文详细介绍了滑动窗口方法的工作原理和实现步骤，并通过代码示例展示了如何使用传统机器学习技术进行目标检测。希望本文能够帮助读者更好地理解目标检测的基本概念和实现方法。

目录目标检测简介目标检测的发展相关的工具的介绍OpenCVNumPyTensorFlowOpenCVscikit-image滑动窗口（Sliding Windows）简介代码来实现这个方法定义函数获取滑动窗口遍历每一个滑动窗口实验总结 目标检测简介 目标检测是计算机视觉中一个重要的研究方向。人眼可以轻松、准确地识别出图片中的物体是什么、这个物体在图片中的哪个位置。对于计算机来说，在以数字形式表示的图片中寻找目标物体，并判断这个物体是什么，这是一件困难的事情。 目标检测的发展可以分为两个阶

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。

声明：本文引用吴恩达教授的DeepLearning课程内容。 1.目标检测基本概念对于之前的图像问题多数是图像分类，首先将一个图片输入到神经网络中，然后通过多层卷积运算，最后经过几个全连接层，交给Softmax得到分类预测概率向量。对于目标检测算法，输出标签需要增加边界框四个参数（有一些不同的表示方法：1.中心点、长、宽；2.左下角坐标、右上角坐标；3.左下角坐标，长，宽；但是原理都是一样的...

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