人工智能学习

深度图像识别系列笔记-3.传统目标检测算法综述

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

在这里插入图片描述

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

  1. 对于单分类问题，只需要区分当前窗口中目标和背景
  2. 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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