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5/5/2020第入章目标检测o8.1基本概念·8.1.1什么是目标检测?·8.12目标检测要解决的核心问题?·8.1.3目标检测算法分类?·8.1.4目标检测有哪些应用?。8.2 Two Stage目标检测算法■8.2.1R-CNN■8.2.2 Fast R-CNN■8.2.3 Faster R-CNN■8.24R-FCN·8.2.5FPN■8.2.6 Mask R-CNN·8.2.7 DetNet(贡献者:北京理工大学-明奇)■8.2.8 CBNet·8.3 One Stage目标检测算法■8.3.2DSSD■8.3.5Y0L09000■8.3.7 RetinaNet■8.3.8 RFBNet■8.3.9M2Det。8.4人脸检测·8.4.1目前主要有人脸检测方法分类?■8.4.2如何检测图片中不同大小的人脸?■8.4.3如何设定算法检测最小人脸尺寸?·8.4.4如何定位人脸的位置?·8.4.5如何通过一个人脸的多个框确定最终人脸框位置?·8.4.6基于级联卷积神经网络的人脸检测(Cascade CNN)·8.4.7基于多任务卷积神经网络的人脸检测(MTCNN)■8.4.8 Facebox。8.5目标检测的技巧汇总·8.5.1 Data Augmentation(贡献者:北京理工大学-明奇)■8.5.2OHEM8.5.3 NMS Soft NMS/Polygon NMS/Inclined NMS/ConvNMS/Yes-NetNMS/Softer NMS8.5.4 Multi Scale Training/Testing·8.5.5建立小物体与context的关系■8.5.6参考relation network·8.5.7结合GAN■8.5.8结合attention■8.5.9训练tricks(贡献者:北京理工大学-明奇)。8.6目标检测侧的常用数据集fle://home/shishuai/Desktop/第章目标检.html1/715/5/2020第入章目标检测■8.6.1 PASCAL VOC8.6.3 Google Open Image■8.6.4 ImageNet■8.6.5D0TA。8.7目标检测常用标注工具■8.7.1 abellmg■8.7.2 labelme■8.7.3 Labelbox■8.7.4 RectLabel■8.7.5CVAT■8.7.6MA·8.7.6其他标注工具。8.8目标检测工具和框架(贡献者:北京理工大学-阴奇)。参考文献第入章目标检测8.1基本概念8.1.1什么是目标检测?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: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。定位-Location:解决“在哪里?"的问题,即定位出这个目标的的位置。检测-Detection:解决“是什么?在哪里?“的问题,即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。分割-Segmentation:分为实例的分割(Instance--level)和场景分割(Scene-evel),解决"每一个像素属于哪个目标物或场景"的问题。fle://home/shishuai/Deskto p/第八章目标检测.html5/5/2020第入章目标检测ClassificationInstanceClassificationLocalizationObject DetectionSegmentationCATCATCAT,DOG,DUCKCAT,DOG,DUCKSingle objectMultiple objects8.1.2目标检测要解决的核心问题?除了图像分类之外,目标检测要解决的核心问题是:1.目标可能出现在图像的任何位置。2.目标有各种不同的大小。3.目标可能有各种不同的形状。8.1.3目标检测算法分类?基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:1.Two stage目标检测算法先进行区域生成(region proposal,RP)(一个有可能包含待检物体的预选框),再通过卷积神经网络进行样本分类。任务:特征提取一>生成RP一>分类/定位回归。常见的two stage目标检测算法有:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等o2.0 ne stage目标检测算法不用P,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。任务:特征提取一>分类定位回归。常见的one stage目标检测算法有:OverFeat、.YOLOv1、YOLOv2、YOLOv:3、SSD和RetinaNet等。fle://home/shishuai/Deskto p/第入章目标检测.html3/71
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