文章目录
- 简介
- 一、传统目标检测方法
- 1. 基于滑动窗口的检测
- 2. 特征提取与分类器结合（如 HOG + SVM）
- 3. 级联分类器
- 二、基于深度学习的目标检测
- 1. YOLO 系列算法
- 2. SSD 算法
- 3. Faster R-CNN 算法
- 三、深度学习目标检测模型的训练和部署
- 四、目标检测的性能评估指标
- 1. 准确率、召回率、F1 值
- 2. mAP（平均精度均值）
- 3. 检测速度的衡量
- 总结
简介
目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，旨在识别和定位图像或视频中的特定目标。
一、传统目标检测方法
1. 基于滑动窗口的检测
基于滑动窗口的目标检测方法是一种较为直观的思路。它通过在图像上以不同的大小和位置滑动一个固定大小的窗口，对每个窗口内的图像区域提取特征，并使用分类器判断该区域是否包含目标。
这种方法的计算量非常大，因为需要对大量的窗口进行处理，而且窗口的大小和比例选择往往需要依靠经验。
2. 特征提取与分类器结合（如 HOG + SVM）
方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）是一种常用的特征描述子。它通过计算图像局部区域的梯度方向分布来描述目标的形状特征。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种经典的分类器。将提取的 HOG 特征输入到 SVM 中进行训练和分类，判断是否存在目标。
然而，这种方法对于复杂场景和多类别目标的检测效果有限，并且特征提取过程较为复杂。
3. 级联分类器
级联分类器是由多个简单分类器组成的序列。在检测过程中，首先使用计算量较小但较为宽松的分类器快速排除大部分明显不是目标的区域，然后逐步使用更复杂和严格的分类器对剩余区域进行判断。
这种方法可以在一定程度上提高检测速度，但对于一些困难的检测任务，准确性可能不够理想。
以下是一个简单的示意代码，展示如何提取 HOG 特征&#x
