目标检测之选择性搜索-Selective Search

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第三十三节，目标检测之选择性搜索-Selective Search

在基于深度学习的目标检测算法的综述那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行…

目标检测之选择性搜索-Selective Search

一.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…

选择性搜索(Selective Search)

1 概述本文牵涉的概念是候选区域(Region Proposal ),用于物体检测算法的输入.无论是机器学习算法还是深度学习算法,候选区域都有用武之地. 2 物体检测和物体识别物体识别是要分辨出图片中有什么物体,输入是图片,输出是类别标签和概率.物体检测算法不仅要检测图片中有什么物体,还要输出物体的外框(x, y, width, height)来定位物体的位置. 物体检测的核心就是物体识别. 为了定位物体,我们需要选择一些子区域并在子区域上运行物体识别算法.物体的位置就是物体识别算法返回最高…

目标检测中的选择性搜索-selective search-没弄

https://blog.csdn.net/small_munich/article/details/79595257 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9259392.html 基于图的图像分割https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78727972…

目标检测算法(1)目标检测中的问题描述和R-CNN算法

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一…

目标检测算法之Faster R-CNN算法详解

Fast R-CNN存在的问题:选择性搜索,非常耗时. 解决:加入一个提取边缘的神经网络,将候选框的选取交给神经网络. 在Fast R-CNN中引入Region Proposal Network(RPN)替代Selective Search,同时引入anchor box应对目标形状的变换问题(anchor就是位置和大小固定的box,可以理解成事先设置好的固定的proposal) 具体做法: 1.将RPN放在最后一个卷积层的后面 2.RPN直接训练得到的候选区域 RPN简介: 1. 在featur…

目标检测算法之R-CNN算法详解

R-CNN全称为Region-CNN,它可以说是第一个成功地将深度学习应用到目标检测上的算法.后面提到的Fast R-CNN.Faster R-CNN全部都是建立在R-CNN的基础上的. 传统目标检测流程: (1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) (2)特征提取(SIFT.HOG等:形态多样性.光照变换多样性.背景多样性使得特征鲁棒性差) (3)分类器分类(SVM.Adaboost) 一.RCNN思路(Selective Search…