1、目标检测介绍

AI大道理 2025-01-22 13:14:06

课时名称课时知识点
1、目标检测介绍《目标检测：横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程，剖析目标检测网络结构，解读每个模块为什么存在、作用是什么，包括Backbone、neck、head，剖析目标检测训练和推理中的每一个步骤为什么存在、作用是什么，包括标签分配、损失函数、优化器、NMS，捋顺目标检测具体实现的每个模块与步骤。 
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目标检测 Chapter1 传统目标检测方法
文章目录目标检测问题定义介绍目标检测和图像分类、图像分割的区别目标检测问题方法传统目标检测深度学习目标检测传统 Vs 深度学习传统目标检测综述Viola-JonesHOG+SVMDPMNMS 非极大值抑制 目标检测问题定义 介绍 目标种类与数量问题：种类不同。种类越多，难度越大。数量越多（遮挡），难度越大。 目标尺度问题：同一种类的物体，也会有不同的尺度。尺度变化越大，目标检测的难度越大。尤其是在尺度非常小的时候。由于物体是运动的，所以尺度上也会变化。 一张图片，他的物体和数量都是不确定的，这就是目标检测
目标检测算法汇集介绍
目标检测算法 目标检测概念 目标检测这里阐述两个应用场景，1 为物体位置检测，2 为物体关键点检测。 1 物体位置检测 相比与图片分类，目标检测算法结果要求不仅识别出图片中的物理类别并且输出物体的位置参数。 物体的位置通过bounding box表示。bounding box指的是能够框出物体的矩形框在图片中的对应参数，如下图所示。 图中红色框，就称为一个bounding box，...
目标检测介绍
一、基本概念1. 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：（1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。（2）定位-Location：解决“在哪里？
YOLO目标检测：框架技术原理和代码实现
本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架——YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。
最新目标检测算法回顾2022笔记
目标检测算法回顾2022笔记[附PPT]总目录篇章1：目标检测的应用与需求篇章2：目标检测的定义与挑战篇章3：目标检测损失函数的进展篇章4：目标检测IOU的发展历程篇章5：目标检测评价指标及数据集篇章6： 目标检测算法的发展概览篇章7：目标检测传统算法的发展篇章8：基于anchor based的目标检测算法发展之two-stage篇篇章9：基于anchor based的目标检测算法发展之one-stage篇[篇章10：基于anchor free的目标检测算法发展](https://blog.csdn.net
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