深度图像识别系列笔记-3.传统目标检测算法综述
2021/7/18 11:36:16
本文主要是介绍深度图像识别系列笔记-3.传统目标检测算法综述,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
1.传统目标检测算法的基本流程
2. 特征提取方法
2.1 基于底层特征
- 基于颜色的方法
- 基于文理的方法
- 基于形状的方法
- 基于语意的方法
2.2 基于中层特征
通过机器学习或特征挖掘之后提取出来的特征
- PCA特征
- LDA学习后的特征
2.3 基于高层次的特征
进一步抽象成语意特征,例如什么样的眼睛,什么风格的帽子
3. 分类器
对候选区域提取出来的特征进行分类
- 对于单分类问题,只需要区分当前窗口中目标和背景
- 对于多分类问题,首先需要区分当前窗口中是否是背景,如果不是背景,需要对目标再进行分类
4. NMS 非极大值抑制 Non-Maximum Suppression
对分类结果进行合并,具体参考专业人士说明
https://www.cnblogs.com/makefile/p/nms.html
这篇关于深度图像识别系列笔记-3.传统目标检测算法综述的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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