目标检测算法盘点

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一、基于候选区域的目标检测器

滑动窗口检测器

一种用于目标检测的暴力方法就是从左到右，从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，我们可以使用不同大小和宽高比的窗口

得到窗口内的图片送入分类器，但是很多分类器只取固定大小的图像，所以这些图像需要经过一定的变形转换。但是，这不影响分类的准确率，因为分类器是可以处理变形后的图像

将图像变形转换成固定大小

变形图像块被输入CNN分类器中，提取4096个特征，使用SVM分类器识别类别和该边界框的另一个线性回归器

下面是伪代码，我们创建很多窗口来检测不同位置的不同目标。要提升性能，一个显而易见的办法就是减少窗口的数量

for window in windows
    patch = get_patch(image, window)
    results = detector(patch)

选择性搜索

不使用暴力方法，而是用候选区域方法（region proposal method）创建目标检测的感兴趣区域（ROI）。在选择性搜索（selective search，SS）中，我们可以先利用基于图的图像分割的方法得到小尺度的区域，然后一次次合并得到大的尺寸。

在深入介绍Selective Search之前，先说明一下需要考虑的问题：

•  适应不同尺度（）

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原文地址：https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/10451296.html