目标检测-任务说明

bai666ai 2023-05-08 09:38:27

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目标检测-任务说明	目标检测任务的说明（what and where)

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看了网上的xml转txt的博客很多上来就给代码，关于怎么用都不说，有的也用不了，所以这里自己写了一份代码

目标检测--评价指标1. 评价指标 1. 评价指标

目标检测算法之R-CNN学习目标1. 目标检测-Overfeat模型1.1 滑动窗口1.2 Overfeat模型总结2. 目标检测-R-CNN模型2.1 完整R-CNN结构2.2 候选区域（Region of Interest）得出2.3 CNN网络提取特征2.4 特征向量训练分类器SVM2.5 非最大抑制（NMS）2.6 修正候选区域3. 检测的评价指标3.1 IoU交并比3.2 平均精确率（mean average precision）map4. R-CNN总结4.1 流程总结4.2 缺点5. 总结6.

目标检测一直是计算机视觉中最基本的问题之一，它包括目标分类和目标定位两个子任务。当前最先进的二阶段目标检测器(例如，Cascade R-CNN，MASk R-CNN和Dynamic R-CNN)依赖于边bbox回归(BBR)模块来定位对象；对于单阶段目标检测器（例如，YOLO，SSD）则依靠BBR来定位。所以说，一个设计良好的损失函数对BBR的成功至关重要。到目前为止，BBR的损失函数主要分为两类:通过边框点来计算，比较多得是L1范数，例如：通过交并面积计算，例如：损失函数怎么来的，由我们需要的性质反推而

目标检测是计算机视觉的一个非常重要的核心方向，它的主要任务目标定位和目标分类。在深度学习介入该领域之前，传统的目标检测思路包括区域选择、手动特征提取、分类器分类。由于手动提取特征的方法往往很难满足目标的多样化特征，传统方法始终没能很好的解决目标检测问题。深度学习兴起之后，神经网络可以从大量数据中自动学出强大的特征提取和拟合能力，因而涌现出很多性能优良的目标检测算法。基于深度学习的目标检测方法大致可分为三类——双阶段目标检测、单阶段目标检测、基于transformer的目标检测，本文将分别介绍这三

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