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计算机视觉 Computer Vision 综述

时间:2020-02-22 15:36:41      阅读:90      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:rac   tput   weight   mamicode   cte   像素   shel   com   跟踪   

1. 计算机视觉的任务

(1)图像分类(Image Classification),指的是图像中是否存在某种物体,对图像进行特征描述。通过是CNN网络,结构基本是由卷积层、池化层以及全连接层组成,算法包括AlexNet(2012)、ZFNet(2013)、GoogleNet(2014)、VGGNet(2014)、ResNet(2015)以及DenseNet(2016)。
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(2)图像定位(Image Location),指的是在图像分类的基础上,得到图像中的目标具体在图像的什么位置,通常是以包围盒的(bounding box)形式。网络带有两个输出分支,一个分支用于做图像分类,另一个分支用于判断目标位置。

(3)目标检测(Object Dection),指的是在图像定位基础之上,输入图片/视频,经过处理,得到多个目标的位置信息(左上角和右下角的坐标)、目标的预测类别、目标的预测置信度(confidence)。算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、 RetinaNet。
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(4)目标跟踪(Object Track),指的是在给定场景中跟踪感兴趣的一个或多个具体对象的过程。算法包括FCNT、MD Net。

(5)语义分割(Semantic Segmentation),指的是在目标检测基础之上,将整个图像分成像素组,然后对其进行标记和分类,在语义上理解每个像素的角色(例如,汽车、摩托车等),不能分割同一类型的对象。算法包括FCN。
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(6)实例分割(Instance segmentation),指的是在语义分割基础之上,对图像中的每个实例进行像素级分割,确定它们之间的界限、差异和关系。算法包括Mask RCNN。
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(7)其他任务:图像标注 (Image Captioning)、图像生成(Image Generator)、超分辨率、风格迁移、着色、显著性检测、行为识别、人体姿势估计、场景理解、图像恢复、图像合成、图像重建、自然场景文本检测与识别、3D视觉。

(8)mAP(mean Average Precision),指的是算法检测图像的准确率,越高越好。

referencehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/76681592
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2. darknet19 图像分类

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git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make
wget https://pjreddie.com/media/files/darknet19.weights
./darknet classifier predict cfg/imagenet1k.data cfg/darknet19.cfg darknet19.weights data/dog.jpg

Log:

layer     filters    size              input                output
    0 conv     32  3 x 3 / 1   256 x 256 x   3   ->   256 x 256 x  32  0.113 BFLOPs
    1 max          2 x 2 / 2   256 x 256 x  32   ->   128 x 128 x  32
   24 avg                        8 x   8 x1000   ->  1000
   25 softmax                                        1000
Loading weights from darknet19.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 0.769246 seconds.
42.55%: malamute  # 爱斯基摩狗
22.93%: Eskimo dog  # 北极犬
12.51%: Siberian husky  # 西伯利亚哈士奇 
 2.76%: bicycle-built-for-two
 1.20%: mountain bike

reference:https://pjreddie.com/darknet/imagenet/
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3. Yolo v3 目标检测

实时目标检测,平衡速度和准确率,达到即快又准确的效果。

github: https://github.com/pjreddie/darknet
homepage: https://pjreddie.com/darknet/yolo/
reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/57613816

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安装

installing website: https://pjreddie.com/darknet/install/

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

Log:

layer     filters    size              input                output
    0 conv     16  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  16  0.150 BFLOPs
    1 max          2 x 2 / 2   416 x 416 x  16   ->   208 x 208 x  16
   23 yolo
Loading weights from yolov3-tiny.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 1.183869 seconds.
dog: 57%
car: 52%
truck: 56%
car: 62%
bicycle: 59%

计算机视觉 Computer Vision 综述

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原文地址:https://www.cnblogs.com/qccz123456/p/12345460.html

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