计算机视觉目标检测算法总结1—

目标检测是在图片中对可变数量的目标进行查找和分类
1. 目标种类和数量问题
2. 目标尺度问题
3. 外在环境干扰问题
目标检测方法（深度学习）
1. 基于一体化卷积网络的检测：Overfeat->YOLO->SSD->Retina-Net
2. 基于Object Proposal的检测：RCNN->SPPNet->Fast RCNN->Faster RCNN->Pyramid Networks
目标检测算法基本流程
- 输入图片->候选框->特征提取->分类器判定目标or背景->NMS->输出
传统目标检测方法
- Viola-Jones
- HOG+SVM
- DPM
- ...
深度学习目标检测方法
- One-stage(YOLO和SSD系列)
- Two-Stage(Faster RCNN系列)
传统目标检测算法和深度学习目标检测算法比较
- 传统：
  - 手动设计特征
  - 滑动窗口
  - 传统分类器
  - 多步骤
  - 准确度和实时性差
- 深度：
  - 深度网络学习特征
  - Proposal或者直接回归
  - 深度网络
  - 端到端
  - 准确度高实时性好
Viola-Jones(人脸检测)
- Haar特征抽取
- 训练人脸分类器（adaboost）
- 滑动窗口
HOG+SVM（行人检测、opencv实现）
- HOG特征
  - 灰度化+Gamma变换
  - 计算梯度map
  - 图像划分成小的cell，统计每个cell梯度直方图
  - 多个cell组成一个block，特征归一化
  - 多个block串联，并归一化
DPM（目标检测）
- HOG的扩展，利用SVM训练得到物体的梯度
- DPM特征提取：有符号梯度和无符号梯度
- 过程：
  - 计算DPM特征图
  - 计算响应图
  - Latent SVM分类器训练
  - 检测识别
NMS（非极大值抑制算法）
- 目的：为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置
- 思想：选取那些邻域里分数最高的窗口，同时抑制那些分数低的窗口
Soft-NMS（非极大值抑制算法）
- 相邻区域内的检测框的分数进行调整而非彻底抑制，从而提高了高检测率情况下的准确率
- 在低检测率时仍能对物体检测性能有明显提升

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