目标检测
- 图像分类（一张图像只属于一个类别）
- 目标检测（一张图像有N个物体）
图像分类（一张图像只属于一个类别）
- 输入：
- 一张图像，image
- 输出：
- 这张图像属于各个预定义类别的概率
- 概率分布：
- [0.2, 0.5, 0.1, 0.2]
- 贪心解码：
- 选择概率最大的即可
目标检测（一张图像有N个物体）
-
输入：
- 一张图像，image
-
输出：
- N个物体：
- 每个物体的定位框（方框，坐标）
- 每个物体的各类别概率分布
-
解决办法：
- 把未知问题转换为已知问题！！！
- 所有复杂的问题都是简单问题的叠加！！！
- 把目标检测问题转化为图像分类问题！！！
-
解决方案：
- Anchor-Based：
- 图像切片
- 80*80=6400
- 40*40=1600
- 20*20=400
- 合计：8400片
- 核心：死框 + 修正
- 对每一片做图像分类
- Anchor-Free：
- 图像切片：
- 80*80=6400
- 40*40=1600
- 20*20=400
- 合计：8400片
- 核心：中心点 + 四个方向的成长
- 对每一片做图像分类
-
图像分类：
- 先卷积提取特征，再分类
-
目标检测：
- 三个动作：
- 图像切片
- 卷积提取特征
- 分类+回归
- 方式1：先切片，再对每一片提取特征，然后分类+回归
- MTCNN
- 人脸检测
- 方式2：先提取特征，再切片，然后分类+回归
- YOLO
- 目标检测
- 三个动作：
