目标检测经典算法的个人理解

one stage

1、RCNN -> Fast-RCNN:RPN部分从用传统的算法 -> 用深度学习网络来实现。

2、Fast-RCNN -> Faster-RCNN:从先选region再求Feature -> 先求Feature再选region。

two stage

1、SSD(2016):VGG做backbone,加入多尺度特征图融合

2、Retinanet(2017):最大的贡献在于用了Focal loss解决了类别不平衡问题。使得一阶段算法的准确度高于了两阶段。

3、YOLO

目标检测算法的主要思路

1、选择候选框

2、提取特征预测候选框的类别及区域优化,所以一个候选框通常有五个参数:box的四个参数和一个类别预测值

3、loss主要由类别损失和BoundingBox的损失组成

4、算法主要的改进思路:①候选框的选取(比例、中心等) ②特征提取的网络 ③损失函数的计算 ④计算损失时采样的规则

相关推荐
音视频牛哥3 分钟前
系统级超低延迟音视频直播模块时代:如何构建可控、可扩展的实时媒体底座
人工智能·音视频·大牛直播sdk·rtsp播放器·rtmp播放器·rtsp服务器·rtmp同屏推流
十重幻想34 分钟前
PTA6-4 使用函数统计指定数字的个数(C)
c语言·c++·算法
学無芷境40 分钟前
VOCO摘要
人工智能
格林威1 小时前
机器视觉的工业镜头有哪些?能做什么?
人工智能·深度学习·数码相机·算法·计算机视觉·视觉检测·工业镜头
Jolie_Liang1 小时前
保险业多模态数据融合与智能化运营架构:技术演进、应用实践与发展趋势
大数据·人工智能·架构
烽火连城诀1 小时前
人工智能在工程项目进度预测与风险识别中的应用
人工智能·文献综述·如何写文献综述·文献综述模板·文献综述怎么写
夏鹏今天学习了吗2 小时前
【LeetCode热题100(35/100)】LRU 缓存
算法·leetcode·缓存
程序员陆通2 小时前
OpenAI 2025年度发布会(Dev Day 2025)主要内容
人工智能
kalvin_y_liu2 小时前
.NET+AI: (微家的AI开发框架)什么是内核记忆(Kernel Memory)?
人工智能·.net
拾光Ծ2 小时前
【C++】STL有序关联容器的双生花:set/multiset 和 map/multimap 使用指南
数据结构·c++·算法