目标检测算法论文 目标检测传统算法有哪些？

发布时间：2022-04-18 10:00:13 文章作者：知网小编 文章来源：本站首发

目标检测传统算法有哪些？

一、目标检测传统算法 包括： `` 1、Viola-Jones算法 2、HOG 特征算法 3 DPM 模型 `` 二、 基于深度神经网络的目标检测与识别 2012年， Hinton教授的团队利用卷积神经网络设计了AlexNet，在ImageNet数据集上打败所有传统方法的团队，使得CNN成为计算机视觉领域中最为重要的工具。

目标检测最新总结文献有哪些？

目标检测最新总结文献 ：1《Deep Learning for Generic Object Detection A Survey》 下载地址2.《Object Detection in 20 Years: A Survey》下载地址GitHub：下载地址目标检测是将图像或者视频中的目标与其他不感兴趣区域进行区分，判断是否存在目标，确定目标位置，识别目标种类的计算机视觉任务。 以AlexN... 目标检测算法综述（近20年）

目标检测的目标是什么？

目标检测的目标是确定图像中目标的类别和位置。 本文提出了一种新的anchor free两阶段框架，它首先通过寻找潜在的角点组合来提取一些候选目标，然后通过一个独立的分类阶段为每个候选分配一个类标签。 这两个阶段分别是提高召回和精度的有效解决方案，它们可以集成到端到端网络中。 框架称为Corner Proposal Network (CPN)，具有检测各种尺度目标的能力，也避免被大量假阳性候选所混淆。

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